Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In this paper we utilize Canadian and U.S. data to investigate the relationship between financial market variables (Canadian and U.S.) and Canadian output growth, using a non‐parametric technique. The financial variables examined are those that are often associated with future output growth, namely, stock prices, interest rates, interest rate spreads and monetary aggregates. Our results show that as the number of autocovariances that are assigned a non‐zero weight increases, the feedback from selected Canadian or U.S. financial variables to future Canadian output growth increases. In particular, we find that stock prices as well as yield spreads and monetary aggregates are useful predictors of output growth. This is in line with earlier parametric studies in the literature that find these variables to be good predictors of economic activity. Variables financières et niveau d’activité réelle au Canada. Ce mémoire utilise des données canadiennes et américaines pour analyser la relation entre les variables des marchés financiers (au Canada et aux E.U.) et la croissance du produit canadien, à l’aide d’une technique non‐paramétrique. Les variables financières analysées sont celles qui sont généralement associées à la croissance du produit national dans l’avenir, i.e., le prix des actions, les taux d’intérêt, les écarts entre taux d’intérêts, et les agrégats monétaires. Les résultats montrent que, à proportion que le nombre des auto covariances auquel on assigne une valence zéro s’accroît, les effets d’échos variables financières sur la croissance future du produit canadien s’accroissent. En particulier, il appert que les prix des actions, les écarts entre taux d’intérêts, et les agrégats monétaires sont des prédicteurs utiles de la croissance du produit. Voilà qui confirme les résultats d’études paramétriques.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».