А Quantitative Assessment of the Impact of Credit on Economic Growth in Russia
Notice bibliographique
Résumé
The Russian credit market reflects the significant range of problems faced by the national economy. Among them are structural and regional imbalances; restrictions that prevent the free movement of funds in the interbank market; uncertainty that leads to a slowdown in the rates of attraction and placement of credit resources. As a result, the question arises as to how effective the credit market in Russia is and whether it has a stimulating effect on the national economy. The purpose of this article is to assess the impact of credit on economic growth as one of the criteria for the effectiveness of the credit market in the national economy. Growth rates of real quarterly GDP levels cleared of seasonality as well as quarterly growth rates of real household consumption in Russia cleared of seasonality are viewed as indicators of economic growth. Indicators of the credit market include quarterly growth rates of real loans to households and quarterly growth rates of real loans to non-financial organizations. In addition, such events as the global economic crisis of 2008 – 2009 and its impact, Western sanctions and the increase of crude oil prices were taken into account. As a result of the study conducted by the authors using an open econometric model of vector autoregression, the conclusion was drawn that loans to households and non-financial organizations in the long term have a stimulating effect on the Russian economy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».