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Enregistrement W2469419993 · doi:10.1162/asep_a_00448

Monetary Policy Spillovers across the Pacific when Interest Rates Are at the Zero Lower Bound

2016· article· en· W2469419993 sur OpenAlex
Edda Claus, Iris Claus, Leo Krippner

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAsian Economic Papers · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonetary policyZero lower boundEconomicsInterest rateMonetary economicsCredit channelAsset (computer security)Forward guidanceFinancial marketNominal interest rateExchange rateShadow (psychology)Inflation targetingReal interest rateFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To conduct monetary policy effectively, central banks need to understand the transmission of monetary policy into financial markets. In this paper we investigate the effects of Japanese and U.S. monetary policy shocks on their own asset markets, and the spillovers into each other's markets. Because short-term nominal interest rates have been effectively zero in Japan since January 1998 and in the United States from late 2008, however, monetary policy shocks cannot be quantified by considering observable changes in short-term market interest rates. Therefore, in our analysis we use a shadow short rate―a quantitative measure of overall conventional and unconventional monetary policy that is estimated from the term structure of interest rates. Our results suggest that the operation of monetary policy at the zero lower bound of interest rates alters the transmission of shocks. In particular, we find a limited response of exchange rates during the first episode of unconventional monetary policy in Japan but a significant impact since 2006.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,014

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,199 · 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