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Enregistrement W183516177 · doi:10.52195/pm.v10i1.203

Will Greece go Bankrupt and kill the euro?

2013· article· en· W183516177 sur OpenAlexaff
Herbert G. Grubel

Notice bibliographique

RevueREVISTA PROCESOS DE MERCADO · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensFraser InstituteSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket liquidityWelfare economicsBondBankruptcyMedicineEconomic policyEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares the benefits to Greece, the Euro zone and the rest of the world arising from policies that prevent a Greek default and exit from the Euro with the costs of preventive policies. It concludes that the benefits exceed the costs, though unpredictable politics and nationalist aspirations may prevent the adoption of the rational policies. The paper also considers the causes of Greece’s problems: the failure of lenders to ask for a proper risk premium on the country’s bonds; Greece’s publication of false economic data; the failure of credit rating agencies to down-grade its bonds; the global financial euphoria and supply of liquidity that made lenders disregard traditional standards in all their dealings. The paper recommends policies to ensure the proper functioning of financial markets to prevent future crises.
 Key words: Greece bankruptcy, Euro survival, Greek statistics, Credit ratings.
 JEL Classification: F33, F34, F36, F55, G15, G24.
 Resumen: Este artículo compara los beneficios con los costes derivados del salvamento griego, llegando a la conclusión de que los beneficios superan claramente a los costes. También se analizan las causas del problema, el papel de las sociedades de rating y la euforia previa especulativa, efectuán-dose unas consideraciones sobre el futuro del euro y del orden financiero internacional.
 Palabras clave: Bancarrota Griega, Euro, Estadísticas en Grecia, Credit ratings.
 Clasificación JEL: F33, F34, F36, F55, G15, G24.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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