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Enregistrement W2158003176 · doi:10.3386/w13605

Canada's Pioneering Experience with a Flexible Exchange Rate in the 1950s:(Hard) Lessons Learned for Monetary Policy in a Small Open Economy

2007· article· en· W2158003176 sur OpenAlexaffabout
Michael D. Bordo, Ali Dib, Lawrence Schembri

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensGovernment of CanadaBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounterfactual thinkingMonetary policyEconomicsExchange rateFloating exchange rateMonetary economicsOpen economySmall open economyNew Keynesian economicsMacroeconomicsInflation targetingVolatility (finance)Financial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper revisits Canada's pioneering experience with floating exchange rate over the period 1950-1962. It examines whether the floating rate was the best option for Canada in the 1950s by developing and estimating a New Keynesian small open economy model of the Canadian economy. The model is then used to conduct a counterfactual analysis of the impact of different monetary policies and exchange rate regimes. The main finding indicates that the flexible exchange rate helped reduce the volatility of key macro-economic variables. The Canadian monetary authorities, however, clearly did not understand all of the implications of conducting monetary policy under a flexible exchange rate and a high degree of capital mobility. The paper confirms that monetary policy was more volatile in the post-1957 period and Canada's macroeconomic performance suffered as a result.

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)0,008
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,057 · 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'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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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