Monetary aggregates as indicators of economic activity in Canada: empirical evidence
Notice bibliographique
Résumé
Empirical evidence linking monetary aggregates to variables such as inflation and economic growth has weakened over the past two decades. In this study we re‐examine these relationships by creating composite monetary aggregates that switch among existing monetary aggregates, using quarterly data over the sample 1971–99. Overall, composite monetary aggregates appear to be useful in explaining or forecasting short‐run movements in GDP growth and inflation. Also, the most successful composite monetary aggregates produce switch dates that overlap with the introduction of financial innovations. These subsequently prompted the Bank of Canada to revise or introduce new monetary aggregates. JEL Classification: E51, E52, C52, C53 Les agrégats monétaires en tant qu'indicateurs de l'activitééconomique: résultats empiriques. Les résultats empiriques jaugeant les liens entre les agrégats monétaires et des variables telles que l'inflation et la croissance économique montrent que ces liens se sont affaiblis au cours des deux dernières décennies. Ce mémoire examine ces relations en créant des agrégats monétaires composites qui se déplacent entre les agrégats usuels selon certains critères statistiques. L'étude utilise des données trimestrielles pour la période 1971–99. Dans l'ensemble, les agrégats monétaires composites semblent plus utiles pour expliquer ou prévoir les mouvements à court terme dans le niveau de croissance du PIB et de l'inflation. De plus, les agrégats monétaires composites qui ont le plus de succès suggèrent des moments de déplacement qui correspondent à des discontinuités marquant la mise en place d'innovations financières. Celles‐ci ont entraîné la Banque du Canada à reviser les agrégats monétaires usuels ou à en suggérer de nouveaux.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».