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Enregistrement W1928460816 · doi:10.1596/1813-9450-7284

Business Cycles Accounting for Paraguay

2015· book· en· W1928460816 sur OpenAlexaff
Viktoria Hnatkovska, Friederike Koehler-Geib

Notice bibliographique

RevueWorld Bank, Washington, DC eBooks · 2015
Typebook
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGross domestic productEconomicsVolatility (finance)Vector autoregressionAgricultureReal gross domestic productGross domestic incomeMonetary economicsBusiness cycleAgricultural productivityMacroeconomicsAgricultural economicsInternational economicsEconometricsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the role of domestic and external shocks in business cycle fluctuations in Paraguay during 1991–2012. Time-series methods and a structural model-based approach are used to conduct an integrated analysis of business cycles. First, structural vector autoregression is used to assess the role played by external factors and domestic shocks in driving fluctuations in gross domestic product through impulse response functions and variance decompositions. The analysis finds that external shocks such as terms of trade, world interest rate and foreign demand account for over 50 percent of real gross domestic product fluctuations. Given Paraguay’s strong dependence on agriculture, an analysis is also done for the agricultural and non-agricultural sectors separately. The analysis finds that non-agricultural gross domestic product is to a large extent driven by external shocks, which account for over 50 percent of its volatility. In contrast, the volatility in agricultural gross domestic product is primarily due to shocks to domestic variables, mainly shocks to agricultural output. A further difference between the sectors is that shocks to government consumption are more important for agricultural gross domestic product, while shocks to the domestic real interest rate play a larger role in the volatility of non-agricultural gross domestic product. Second, the paper investigates the sources of business cycle fluctuations through the lens of a neoclassical growth model with an agricultural and non-agricultural sector. The analysis finds some signs of improvements, as labor market distortions have declined, firms’ access to credit improved, and agricultural efficiency rose over time. Nevertheless, challenges remain, as gaps in labor and capital returns between agriculture and non-agriculture remain large, efficiency in the non-agricultural sector shows no signs of improvement, and households’ access to finance has deteriorated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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