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Enregistrement W2529983431 · doi:10.12735/jfe.v4n4p11

Monetary Union Dynamics with Unsustainable Public Debt

2016· article· en· W2529983431 sur OpenAlexvenueno aff
Marcello Esposito

Notice bibliographique

RevueJournal of Finance & Economics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Monetary and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebtEconomicsMonetary economicsDynamics (music)International economicsMacroeconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been many attempts at solving the problem of determining the “fundamental value” of the credit spread of a government bond. This is particularly important in the case of Eurozone, where the ECB intervention on the government bonds’ market is allowed only if the “spread” paid by the sovereign issuer is higher than the one justified by “fundamentals”. The complication in determining what is a fair level of the spread stems from the fact that public debt sustainability depends on many factors, among them the level of interest rates paid. This sort of circularity between debt sustainability and interest rate paid by the sovereign issuer is the major source of complexity. This paper highlights a possible solution inside a simplified framework resembling the peculiar institutional settings of the Eurozone: no possibility of money-financing, the famous Maastricht Treaty 3%-60% parameters, availability of financial assistance program subordinated to the acceptance of consolidation plans for public finances. We obtain the possibility of multiple equilibria for the credit spread, whose stability can be analyzed through a phase diagram. The dynamics of the model is derived from probabilistic assumptions about the public debt process. It does not depend on “loss” functions devised to model the strategic relationship between debtors and creditors, as in previous literature on public debt sustainability. Dynamic properties of equilibria can be used to gain insight on what does it mean “good” or “bad” equilibrium from the perspective of the ECB.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil0,703

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,158 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2016
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