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Enregistrement W2608587812

Monetary easing and financial instability

2017· preprint· en· W2608587812 sur OpenAlexfundno aff
Viral V. Acharya, Guillaume Plantin

Notice bibliographique

RevueLondon School of Economics and Political Science Research Online (London School of Economics and Political Science) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilYork University
Mots-clésCarry (investment)Monetary economicsMonetary policyEconomicsFinancial intermediaryRollover (web design)Quantitative easingInvestment (military)Interest rateFinancial marketMarket liquidityFinanceFinancial systemCentral bank
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study optimal monetary policy in the presence of financial stability concerns. We build a model in which monetary easing can lower the cost of capital for firms and restore the natural level of investment, but does also subsidize inefficient maturity transformation by financial intermediaries in the form of “carry trades" that borrow cheap at the short-term against illiquid long-term assets. Carry trades not only lead to financial instability in the form of rollover risk, but also crowd out real investment since intermediaries equate the marginal return on lending to firms to that on carry trades. Optimal monetary policy trades off any stimulative gains against these costs of carry trades. The model provides a framework to understand the puzzling phenomenon that the unprecedented post-2008 monetary easing has been associated with below-trend real investment, even while returns to real and financial capital have been historically high.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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