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Enregistrement W2138688798 · doi:10.3386/w14794

Valuation Effects and the Dynamics of Net External Assets

2009· report· en· W2138688798 sur OpenAlexafffund
Michael B. Devereux, Alan Sutherland

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2009
Typereport
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRisk Management in Financial Firms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHEC MontréalRoyal Bank of Canada
Mots-clésValuation (finance)EconometricsEconomicsNet (polyhedron)Financial economicsBusinessMonetary economicsMathematicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traditional current account can be an inaccurate measure of the change in the net foreign asset (NFA) position.Using gross asset and liability positions at the country level, a number of 'valuation effects' have been identified which contribute to changes in NFA but do not enter the reported current account.This paper uses new developments in the analysis of portfolio allocation in general equilibrium to investigate valuation effects in a two-country model.The model can be used to analyze both qualitatively and quantitatively the role of valuation effects.Broadly speaking, the valuation effects in the model correspond to those in the data, and have the effect of enhancing cross country risk sharing.But there is a key distinction between "unanticipated" and "anticipated" valuation effects.Unanticipated effects can be large, dominating the movement in NFA, but anticipated effects arise only at higher orders of approximation and are small for reasonable parameterisations.The paper also analyses the determinants of international portfolio positions, and their role in generating valuation effects from asset price and terms of trade changes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations38
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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