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Enregistrement W2475864927 · doi:10.4018/978-1-4666-4329-1.ch002

Inflation and Economic Performance in the CFA Franc Zone

2013· book-chapter· en· W2475864927 sur OpenAlexaff
Komlan Fiodendji, Bernadette Dia Kamgnia, Nasser Ary Tanimoune

Notice bibliographique

RevueAdvances in finance, accounting, and economics book series · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInflation (cosmology)Economic and monetary unionMonetary policyMonetary economicsEconomic stabilityInvestment (military)Inflation targetingMacroeconomicsInternational economicsEuropean unionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter examines the relationship between inflation and economic performance in the CFA franc zone over the period 1991-2009 and studies the mechanism through which inflation affects long-term economic growth. Using a threshold model, the evidence strongly supports the view that the relationship between inflation and economic growth is nonlinear with a unique threshold. The most striking difference between West Africa Economic and Monetary Union (WAEMU) zone and Central African Economic and Monetary Community (CEMAC) zone is that the coefficients of inflation are all significantly negative for all inflation regimes, while for WAEMU zone, the coefficient of inflation is positive for the low and high inflation regimes. Further investigation suggests that for the WAEMU countries, but not for the CEMAC countries, the level of investment is the channel through which inflation nonlinearly affects economic growth. One of the main contributions of this chapter is to enable the policymakers, specifically central bankers in each zone, to concentrate on those policies that keep the target of inflation, which may be helpful for the achievement of sustainable economic growth. Low inflation is also helpful for minimizing the uncertainties in the financial market, which in turn boost the investment in the country.

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 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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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