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Enregistrement W2286397828

Towards a better view of Dutch net foreign assets

2013· preprint· en· W2286397828 sur OpenAlexaboutno aff
Gerrit van den Dool, Rini Hillebrand

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidiaryNet asset valueEquity (law)Order (exchange)Book valueBalance sheetMarket valueQuarter (Canadian coin)BusinessNet worthValue (mathematics)Asset (computer security)Position (finance)EconomicsFinanceGeographyPolitical scienceMathematicsDebtStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Once every quarter, DNB calculates the amount of Dutch net foreign assets. The IMF has laid down that such calculations must be based to the extent possible on up-to-date figures at market value. Where Dutch subsidiaries abroad and (foreign owned) subsidiaries in the Netherlands are concerned, this requires the use of estimates, because in general only book values are available, which are usually much less up-to-date than market values. When these (in most cases) lower book values are raised to the level of market values, it becomes clear that the Netherlands is richer than one would conclude from the usual figures, in which holdings of equity capital in subsidiaries are included at book value. Over the past decades, the difference repeatedly exceeded EUR 100 billion, sometimes even EUR 200 billion. At the end of 2011, the difference amounted to EUR 70 billion. The present article focuses on the factors determining the difference and on the procedure used by DNB to estimate this difference in order to be able to publish net foreign asset figures at market value. An insight into these issues is all the more important now that European countries have agreed to monitor each other s financial position much more closely using a so-termed macroeconomic scoreboard. The scoreboard features not only the current account balance, but also such quantities as a country s net foreign assets.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,204 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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