Business Cycles Accounting for Paraguay
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».