The Borrowing Costs of Selected Countries of the European Union – the Role of the Spillover of External Shocks
Notice bibliographique
Résumé
During the recent European public finance crisis the reactions of policy makers were largely motivated by the mounting spreads in the financial markets. But it is not clear to what extent risk premia on the markets really reflect the dynamics of economic fundamentals and to what extent they are determined by other factors. Bearing in mind that market sentiment can trigger divergence in spreads from the levels implied by the fundamentals, this paper draws attention to the importance of the spillover of external shocks and financial contagion on the price of borrowing in selected EU countries and in Croatia. The analysis carried out shows that the measure of spillover and contagion employed in the paper was the dominant factor in explaining risk premia during the recent crisis of public finances. The results also hold true for the levels and for the variability of spreads. From this point of view the spreads relating to Croatia are no exception – the variations in them were much higher than those that could be expected to derive from the dynamics in fundamentals. Nevertheless, it has to be said that such results do not imply that markets ignore movements in fundamentals. Thus a decomposition of spreads in Croatia over the last two years of the sample observed (from the second quarter of 2010 to the second quarter of 2012) indicates a constant rise of the adverse impact of fundamentals on Croatian spreads, which does not hold good for other countries of Central and Eastern Europe, which are often used as comparisons when analysing the risk associated with Croatia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».