THE INTERDEPENDENCE BETWEEN THE FINANCIAL SECTOR AND BUSINESS SECTOR IN ASEAN 4 COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we analyze the dynamic interactions between the financial sectors and the business sectors in the ASEAN-4 countries (Indonesia, Malaysia, Thailand and Singapore). To do that, we apply the newly generalized version of the Vector Autoregressive Framework (VAR) spillover index approach proposed by Diebold and Yilmaz (2012) as our method of analysis. Based on quarterly data of each variable over the period from the first quarter of 1984 to the fourth quarter of 2015 for the ASEAN-4 countries, this study finds that: 1) Spillovers between the variables move in a diverse manner over the period of analysis for each country, 2) The variable that acts as the dominant crisis transmitter in each country is different for each country, 3) The interdependence between the variables became stronger, both within and across the countries, during the crisis period. In particular, the business sectors played a leading role during the onset of the crisis, while the financial sectors took their places as the dominant source of spillovers as the crisis deepened. 4) Credit growth in Thailand was found to be the dominant transmitter of shocks to the ASEAN-3 countries. Overall, these results suggest that the strength and movement of the spillovers between the financial and business sectors changed from time to time along with the changes that happened in the economies.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».