Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Over the last two decades, most industrialised and developing countries have experienced episodes of boom and bust in credit markets. These credit cycles often coincided with cycles in economic activity and asset prices. The unwinding of the imbalances built up in the boom has, in some cases, led to severe problems in the financial sector, sometimes culminating in an outright banking crisis. In Japan, the second biggest economy of the world, asset price deflations, both in equity and property, were followed by a decade of financial fragility and deflationary developments in goods prices, with consumer prices falling continuously after 1999.With short-term interest rates having reached the zero lower bound, the country appears to be trapped in a deflationary spiral out of which it finds itself unable to escape. Other South-east Asian countries, such as Hong Kong and Singapore, have also experienced asset price deflations followed by a marked drop in credit creation and goods price deflation in recent years. Some commentators argue that the United States and other industrialised countries are also now, in the wake of the worldwide slump in share prices, on the brink of deflation. Both the experience from historical episodes of financial crisis in the late nineteenth and early twentieth centuries and from recent boom–bust cycles in credit markets, suggest that consumer prices respond with a lag to developments in credit markets. Consumer price inflation is often low or falling during credit booms and peaks after the onset of the bust. Asset prices, especially property prices, on the other hand, appear to follow closely behind or even to lead bank lending.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».