Contrasting Quantitative and Qualitative Assessments of Central Bank Behavior and the Evolution of Monetary Policies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION It is apparent from the results so far that there is a gap between the qualitative and econometric evidence. The former predicts not only that central banks can be fairly easily classified according to the degree of statutory autonomy enjoyed vis-à-vis government but that there is also a clear empirical connection between their independence vis-à-vis government and average inflation performance. By contrast, the econometric evidence would lead one to conclude that central banks in the industrial world are not as different as the qualitative evidence implies. This chapter attempts to provide explanations for the conflicting evidence. It is argued that certain elements in the measurement of central bank behavior are difficult to quantify, are imperfectly measured, or have evolved over time in a manner that is not easily reconciled by the two approaches. This possibility was already discussed in Chapter 2. Moreover, while the exchange rate regime clearly matters, it appears to matter less than would be suggested by the attempts to refine existing classifications in relation to textbook descriptions. Of course, as we have seen in Chapter 2, dating a change in policy regimes is a tricky matter. Conflict between official dates and ones estimated via econometric methods rest in part on how fast individuals' expectations respond to actual changes in the variables of interest. In addition, until recently, exchange rate regime considerations rarely figured as an explicit feature of the statutory relationship between the central bank and governments.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».