Detecting shift-contagion in currency and bond markets
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that equity, currency, or banking crises generate substantial real costs for the country in which they occur. Authorities and financial market participants have often been concerned that these crises would spill over or spread, leading to financial system volatility or crises elsewhere in the world. The recent Mexican, Asian, and Russian crises are examples where shocks originating in one country are believed to have spread to other nations and to have resulted in significant costs to the international community. The transmission of crises from one country to another (or from one market to another) is loosely referred to as contagion, but its definitions are many. One is that contagion occurs when the propagation of shocks is in excess of fundamentals, that is, when shocks have an impact beyond the amount channelled through the usual commercial, financial, and institutional ties between markets. Another, more narrow description is that contagion occurs when shocks spread through herding or irrational behaviour. In contrast, a third and much broader definition refers to contagion as the transmission of shocks through any channels that cause markets to co-vary. There is now a fourth and more precise definition, referred to as “shift contagion, ” which suggests that contagion occurs when the propagation of shocks during crisis periods increases systematically from that observed during normal times. Given this multiplicity of definitions, it is not surprising to find widely * The complete version of this paper will be published as a Bank of Canada working paper. The electronic version will be available on the Bank of Canada Web site.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».