A Comparative Empirical Study on the Macroeconomic Objectives and Effectiveness of Interest Rate Policies of China and U.S.
Notice bibliographique
Résumé
This paper summarizes the relevant literatures about the economic effects of interest rate policy and Taylor rules, on the basis of which macroeconomic objectives indicators of China’s and U.S.’s interest rate policies are come up with. Then the macro-economic objectives and effectiveness of their interest rate adjustment policies are studied through Granger causality test and multivariate co-integration regression model. The result shows: Firstly, both of China and U.S. take economic growth, price level and employment level into consideration when adjust the benchmark interest rates. China’s adjustment pays more attention to stable price level and promoting employment level, while U.S.’s adjustment focuses more on stimulating economic growth and promoting employment level. Secondly, compared with China, U.S.’s market-oriented interest rate adjustment mechanism is more effective to reflect and respond to changes in the macroeconomic situations. Thirdly, the effectiveness of U.S.’s adjustment is obviously superior to China’s. U.S.’s benchmark interest rate adjustment can significantly affect the economic growth and employment level, and price level to some extent as well; while China’s effectiveness is confined to price level. Therefore, China should accelerate the interest rate liberalization and learn from U.S. to reform the function mechanism of interest rate policy, so as to enhance the interest rate policy on the sensitivity and effectiveness of macro-economy.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».