Budget Rules and Resource Booms and Busts: A Dynamic Stochastic General Equilibrium Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a dynamic, stochastic, general-equilibrium model to analyze and derive simple budget rules in the face of volatile public revenue from natural resources in a low-income country like Niger. The simulation results suggest three policy lessons or rules of thumb. When a resource price change is positive and temporary, the best strategy is to save the revenue windfall in a sovereign fund and use the interest income from the fund to raise citizens’ consumption over time. This strategy is preferred to investing in public capital domestically, even when private investment benefits from an enhanced public capital stock. Domestic investment raises the prices of domestic goods, leaving less money for government to transfer to households; public investment is not 100 percent effective in raising output. In the presence of a negative temporary resource price change, however, the best strategy is to cut public investment. This strategy dominates other methods, such as trimming government transfers to households, which reduces consumption directly, or borrowing, which incurs an interest premium as debt rises. In the presence of persistent (positive and negative) shocks, the best strategy is a mix of public investment and saving abroad in a balanced regime that provides a natural insurance against both types of price shocks. The combination of interest income from the sovereign fund, transfers to households, and output growth brought about by public investment provides the best protective mechanism to smooth consumption over time in response to changing resource prices.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».