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Enregistrement W2118999431 · doi:10.1017/s1365100505040307

SEMI-NONPARAMETRIC ESTIMATES OF THE DEMAND FOR MONEY IN THE UNITED STATES

2005· article· en· W2118999431 sur OpenAlexaff
Apostolos Serletis, Asghar Shahmoradi

Notice bibliographique

RevueMacroeconomic Dynamics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsContext (archaeology)Nonparametric statisticsEconometricsAggregate (composite)Demand for moneySimple (philosophy)Substitution (logic)Aggregate demandMonetary policySet (abstract data type)Perspective (graphical)Ideal (ethics)MaximizationMathematical economicsUtility maximizationMicroeconomicsMathematicsMacroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the demand for money in the United States in the context of two globally flexible functional forms—the Fourier and the asymptotically ideal model (AIM)—estimated subject to full regularity, using methods suggested over 20 years ago. We provide a comparison in terms of violations of the regularity conditions for consumer maximization and in terms of output in the form of a full set of elasticities. We also provide a policy perspective, using (for the first time) parameter estimates that are consistent with global regularity, in that a very strong case can be made for abandoning the simple-sum approach to monetary aggregation, on the basis of the low elasticities of substitution among the components of the popular M2 aggregate of money.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations48
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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