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Enregistrement W1594592571 · doi:10.1093/restud/rdz054

International Financial Integration and Crisis Contagion

2019· article· en· W1594592571 sur OpenAlexaff
Michael B. Devereux, Changhua Yu

Notice bibliographique

RevueThe Review of Economic Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial integrationAutarkyEconomicsFinancial crisisFinancial contagionCollateralEquity (law)Financial marketLeverage (statistics)Bond marketFinanceMonetary economicsInternational economicsMacroeconomicsWelfareMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International financial integration helps to diversify risk but also may spread crises across countries. We provide a quantitative analysis of this trade-off in a two-country general equilibrium model with collateral-constrained borrowing using a global solution method. Borrowing constraints bind occasionally, depending upon the state of the economy and levels of inherited debt. We examine different degrees of international financial integration, moving from financial autarky, to bond and equity market integration. Financial integration leads to a significant increase in global leverage, substantially escalates the probability of crises for any one country, and dramatically increases the degree of “contagion” across countries. Outside of crises, the impact of financial integration on macroeconomic aggregates is relatively small. But the impact of a crisis with integrated international financial markets is much less severe than that under financial market autarky. Thus, a trade-off emerges between the probability of crises and the severity of crises. Using a large cross-country database of financial crises in developing and developed economies over a forty-year period, we find evidence in support of the model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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