Notice bibliographique
Résumé
Keynes begun his scientifïc career with probability theory. But, he had not the idea, as far as we can know, to give a probabilistic interpretation of his famous multiplier. This article is aimed at showing that probability theory, and especially finite Markov chains theory, gives an easier and even more natural interpretation of the keynesian multiplier than the traditional methods. Multiplier theory may be looked on as old-fashioned today, but it is still at the heart of most of macroeconometric models. So, we define first the relative position of the multiplier, which is linear and actually static, inside these models which are non-linear and dynamic. Secondly, we give a markovian interpretation of the income multiplier in both cases of the simple multiplier and the matrix multiplier. We compare it with the traditional interpretation: in the probabilistic interpretation every kind of economic agents (banks and firms, and not only households) take a part in the process of incomes which leads to the multiplier. Finally, we enlarge our method to the neighbouring analysis of the money multiplier and of the velocity of money. Our conclusion is that the markovian method could also be used for a keynesian crisis analysis.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».