Excessive Debt or Excess Savings -- Transition Countries Sovereign Bond Spread Assessment
Notice bibliographique
Résumé
We study the sovereign yield spreads determinants in transition – Central and Eastern Europe (CEE) and Caucasus and Central Asia (CCA) -- countries and try to provide an answer to the key question: was the narrowing of the spreads and their compression a result of improvement of CEECCA countries sovereign’s macroeconomic policy (implemented in early to mid 2000s), or was it due to global excess liquidity provision? If better domestic macroeconomic policy efforts and solid reforms implemented in this period have led to: i) improvement in sovereign debt management e.g., by increasing the average debt portfolio duration and reducing the stock of FOREX debt; ii) development of domestic financial markets with enlargement of the investor’s base and enhancement of the risk management techniques; iii) continuing financial liberalization; iv) sustainable fiscal adjustment, reserve accumulation and price stability; and v) adoption of the most conductive to prosperity institutional structure, then it would be expected that any tighter monetary policy environment in the developed economies should have only a tiny effect on spreads.The models are estimated on an individual basis -- country by country -- using a framework allowing for fractionally integrated variables (ARDL) as well as, by utilising panel data (cross-sectional-time-series) estimation whenever data availability allows.We utilise daily data over the period 2006-2012 and quarterly data over the period 2002-2011. These are the periods for which meaningful comparable data are available for Bulgaria, Croatia, Hungary, Kazakhstan, Poland, Russia, Serbia, and Ukraine (in various combinations).We are careful not to attempt to split the sample into (say two) potential segments for comparison of “normal” versus “crises” period estimates (as customary) as since 2002 / 2003 the transition economies have started to experience the powerful financial effect generated by the excess global liquidity, i.e., the entire period under consideration is constituted by two phases characterised by: i) excess liquidity (2002-2008); and, ii) the Great Depression Mark II (2008 – to present).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».