Comovement of oil prices with US economic indicators over the business cycle: facts and explanations
Notice bibliographique
Résumé
Empirical industry-level studies find a systematic pattern of output and price responses to variations in oil prices. This pattern depends on the energy-intensity of production and on the origin of oil price shocks. We build a multisector business cycle model that features endogenous production of oil, multiple sources of oil price movements and intersectoral input-output linkages. The model explains the observed sectoral heterogeneity in output and price responses to oil prices changes, previously emphasized by empirical studies. In addition, we show that accounting for the sectoral linkages helps amplify the predicted effects of oil price changes at the aggregate level. / Plusieurs études empiriques ont trouvé une relation systématique entre les réactions du prix et de la production suite aux changements du prix du pétrole. Cette relation dépend de l’intensité énergétique de la production et de l’origine du choc du prix du pétrole. Nous construisons un modèle multisectoriel de cycle économique caractérisé par une production endogène du pétrole, plusieurs sources de variations de prix du pétrole, et par la présence de relations intersectorielles. Le modèle explique l’hétérogénéité observée dans les réponses de la production et des prix, suite aux variations du prix du pétrole, qui a été mentionnée dans les études empiriques. Nous montrons aussi que la prise en compte des relations interindustrielles permet d’amplifier les effets agrégés des changements du prix du pétrole.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».