Notice bibliographique
Résumé
How are macroeconomic fluctuations in open economies affected by international\nbusiness cycles? To shed some light on this question, I develop and estimate\na medium scale DSGE model for a small open economy. The model incorporates\ni) international markets for firm-to-firm trade in production inputs, and ii) producer\nheterogeneity where technology and price setting constraints vary across industries.\nUsing Bayesian techniques on Canadian and US data, I document several macroeconomic regularities in the small open economy, all attributed to international disturbances. First, foreign shocks are crucial for domestic fluctuations at all forecasting\nhorizons. Second, productivity is the most important driver of business cycles.\nInvestment efficiency shocks on the other hand have counterfactual implications for\ninternational spillover. Third, the relevance of foreign shocks accumulates over time.\nFourth, business cycles display strong co-movement across countries, even though\nshocks are uncorrelated and the trade balance is countercyclical. Fifth, exchange\nrate pass-through to aggregate CPI inflation is moderate, while pass-through at the\nsector level is positively linked to the frequency of price changes. Few of these features\nhave been accounted for in existing open economy DSGE literature, but all are\nconsistent with reduced form evidence. The model presented here offers a structural\ninterpretation of the results.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».