Notice bibliographique
Résumé
The study tries to recognize the macroeconomic variables responsible for inflation in Bahrain during the period 1980-2010. For this purpose, co-integration test were used in the empirical analysis. Using Augmented Dickey-Fuller (ADF) Phillips Perron (PP) tests, the variables of the study revealed to be integrated of the order one 1(1) at first difference. Cointegration test was used to state the existence or otherwise of a cointegrating vector in the variables. Trace and Maximum Eigen test value point out co-integration at 5% level of significance pointing to the fact that the variables have a long-run relationship. The paper found that inflation in the short-run is effected by M2, GEXP, and WACPI supporting the long run analysis. The signs of NEER and IR are not as expected. The error correction term is negative and significant at 1%, so the model is stable and supporting the Co-integration results. The variance decompositions (VDs) approach is used to capture the relative importance of various shocks and their influences on our variable of inflation. The relative variance of inflation is due the exchange rate and interest rate. The results show that shocks to the CPI itself, Nominal Effective Exchange Rate NEER, Nominal Interest Rate NIR, M2, Government Expenditure GEXP, and Consumer Price Index of Main Partners WACPI over all horizons.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».