Has the Financial Crisis Changed the Business Cycle Characteristics of the GIIPS Countries?
Notice bibliographique
Résumé
Since the financial crisis erupted in 2008, the governments of Portugal, Ireland, Italy Greece and Spain (GIIPS) find themselves in a position where financing their debts has become increasingly difficult. As a result, these governments reduced government expenditure and/or increased taxes in order to reduce their deficits. Hence, whilst other countries in the Eurozone – notably Germany - enjoyed a recovery from the financial crisis, the GIIPS countries only just started to recover. It is therefore no surprise that the business cycles of the northern and southern European countries diverged, and there was and still is a real fear of deflation. This poses a risk for the Eurozone, as it makes the common monetary policy less effective. In this paper we analyse these business cycles in detail. We ask whether the financial crisis has changed the characteristics of the business cycles of the GIIPS countries. For example, the austerity measures in Greece may lead to a convergence of government spending between Germany and Greece and to greater convergence of business cycles in both countries. If it does, then there is some hope that the common monetary policy will return to being effective in the future. But it may not. The austerity measures could also lead to greater divergence between Greece and Germany, in which case leaving the monetary Union would not only be beneficial for Greece. It might be unavoidable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».