Macroeconomic and Financial Shocks in African Franc Zone: Exploring the nexus with Vector Autoregression
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the impulse response functions due to macroeconomic and financial shocks in the African franc zone. To this end, we rely on the estimation of a vector autoregression (VAR) model for a sample of 14 African countries of the franc zone over the 1994-2014 times. Our results show that the evolution of the combined impulse response functions that a shock of the interest rate has a positive impact on snapshot itself, but negative on the other variables. A shock of the consumer price index has a positive impact on the instantaneous interest rate and the change in GDP per capita. But has a negative impact on the global balance as well as itself. A shock of the global balance has a negative higher instantaneous impact on itself but positive on the other variables. Although the variations observed following this shock on the other variables are quite low. A supply shock in the level of GDP per capita has a negative instantaneous impact on the global balance and itself, but positive on the other variables. Moreover, while this shock causes a slight increase in interest rates over the time, the stationary trend evolutions of the price index and decreasing of the global balance is observed. In terms of recommendations, it appears that the interest rate and the global balance are the two central variables that have captured the attention of the economic policymakers in these countries to improve country’s performance on the pathway of progress.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».