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Enregistrement W2074371536 · doi:10.1177/0027950108099848

Exchange rate realignments and risks of deflation in North America

2008· article· en· W2074371536 sur OpenAlexaboutno aff
Dawn Holland, Ray Barrell, Tatiana Fic, Sylvia Gottschalk, Ian Hurst, Iana Liadze, Ali Orazgani

Notice bibliographique

RevueNational Institute Economic Review · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeflationCurrencyEmerging marketsDepreciation (economics)Exchange rateEconomicsLiberian dollarMonetary economicsRecessionDebtInternational economicsFinancial marketFinanceMarket economyMacroeconomicsMonetary policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US dollar has strengthened in recent months against most major currencies, with the exception of the yen. It has also gained strength against emerging market currencies, and the US effective exchange rate has appreciated by just over 7 per cent in the past three months. Emerging market declines have been exacerbated in recent weeks by the turbulence on financial markets that has forced stock markets to interrupt trading on several occasions. Figure 13 shows effective exchange rates for the US, Canada, Mexico and Brazil. Central banks in Mexico and Brazil have intervened in currency markets in recent weeks to stem the decline of their currencies, which have dropped against the dollar by nearly 20 per cent in the case of Mexico and 40 per cent in Brazil since the beginning of September. If stock market trading stabilises, much of these losses should prove temporary. Our forecast assumes that a depreciation of 10 per cent in effective terms in the Brazilian real and 5 per cent in the Mexican peso is sustained. While this raises the inflationary outlook for these economies, gains in competitiveness will help moderate the impact of the global recession on Latin American economies. However, a more sustained depreciation will put the banking systems in these countries at risk as it becomes increasingly difficult to service debt in foreign currency.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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