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Enregistrement W2802067717 · doi:10.1453/jepe.v5i1.1566

An empirical analysis of Diaspora bonds

2018· article· en· W2802067717 sur OpenAlexaff
Şule Akkoyunlu, Max Stern

Notice bibliographique

RevueKSP Journals - Journal of Economics Bibliography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaBondSupply sideClosenessEconomicsMonetary economicsDevelopment economicsInternational economicsPolitical scienceFinanceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study is the first to investigate theoretically and empirically the determinants of Diaspora Bonds for eight developing countries (Bangladesh, Ethiopia, Ghana, India, Lebanon, Pakistan, the Philippines, and Sri-Lanka) and one developed country - Israel for the period 1951 and 2008. Empirical results are consistent with the predictions of the theoretical model. The most robust variables are the closeness indicator and the sovereign rating, both on the demand-side. The spread is not significant, suggesting Diaspora Bonds differ from normal investments. Good governance and wars are also important demand-side determinants of Diaspora Bonds. Among the supply-side factors; FDI, ODA, foreign exchange, inflation, external debt and remittances significantly determine the issue of Diaspora Bonds. Most importantly, this study is able to make predictions of the most promising candidate countries in issuing Diaspora Bonds in the future. Keywords. Diaspora Bonds, Supply-side, Demand-side. JEL. F21, F24, F34, F35, G38, H62, H63.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0440,020
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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