Information Diffusion in International Markets
Notice bibliographique
Résumé
Globalization has been a persistent phenomenon of the post-war period. The gross volume of cross-border capital flows has grown at an average of 25 percent a year, and trade in goods and services has also increased, albeit not as dramatically, but at least twice as fast as world GDP over the past 20 years. Yet, consumers and investors continue to spend and hold a disproportionate share of their assets in local markets-the so-called home-bias has been emphasized by many recent empirical studies. For many researchers, this home bias reflects information asymmetries and the fact that acquiring information across international borders is relatively costly. The main objective of the authors is to identify channels through which information gets disseminated across international markets. They consider three potential channels through which information can affect import and foreign equity purchase decisions in 14 OECD countries. The first channel consists of information spillovers from the commercial to the financial markets and vice-versa. Financial investors and importers share common information, which is also frequently conveyed to them by the same source-banks or financial intermediaries. The second and third channels emphasize seller and buyer reputations in international markets. The seller reputation channel stresses the importance given by, for example, importers in the United States who are considering buying products from Italy to the experience that Canadian and Japanese importers may have accumulated on Italian exporters. The buyer reputation channel examines to what extent a foreign investor or trader seeks information on the reliability of the foreign buyer by assessing his reputation in other countries. While the last two channels are equally important in explaining bilateral import flows, buyer reputation appears to be of greater importance for equity flows in the sample. The authors argue that these three channels may help provide some insights about the recent episodes of contagion across markets and countries that occurred over the past decade. These information channels can create virtuous or vicious circles that may, in turn, lead to unexpected changes in investors' and traders' behaviors across markets.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».