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Enregistrement W2216119566 · doi:10.34989/swp-2014-53

The Impact of U.S. Monetary Policy Normalization on Capital Flows to Emerging-Market Economies

2021· preprint· en· W2216119566 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonetary policyEconomicsNormalization (sociology)Monetary economicsCapital flowsEmerging marketsCapital marketMacroeconomicsInternational economicsMarket economyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Federal Reserve’s path for withdrawal of monetary stimulus and eventually increasing interest rates could have substantial repercussions for capital flows to emerging-market economies (EMEs). This paper examines the potential impact of U.S. monetary policy normalization on portfolio flows to major EMEs by using a vector autoregressive model that explicitly accounts for market expectations of future monetary policy. The “policy normalization shock” is defined as a shock that increases both the yield spread of U.S. long-term bonds and monetary policy expectations while leaving the policy rate per se unchanged. Results indicate that the impact of this shock on portfolio flows as a share of GDP is expected to be economically small. The estimated impact is closely in line with that seen during the end-May to August 2013 episode in response to a comparable rise in the yield spread of U.S. long-term bonds. However, as the events during the summer of 2013 have shown, relatively small changes in portfolio flows can be associated with significant financial turmoil in EMEs. Further, there is also a strong association between the countries that are identified by our model as being the most affected and the ones that saw greater outflows of portfolio capital over May to September 2013.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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