A Tale Of Two Cycles In Developing And Advanced Economies: A Country Case Study Comparison
Notice bibliographique
Résumé
This research aims at performing an econometric analysis on the credit cycle and business cycle from a comparative perspective, with a focus on ten developing and advanced economies from the area of Central, Eastern and South-Eastern Europe, in order to better understand their behaviour and the impact of the interactions between them. To achieve this aim, the study focuses on two strategic objectives: a) on the one hand, it analyzes the short-term dynamics (from one quarter to the other) of the relationships between credit expansion and economic growth in order to better grasp which variable influences the other; and b) on the other hand, the research investigates the cyclical components of the data sets (after extracting them from the real GDP and the total volume of credits given by the banking system to the non-governmental sector), i.e. it performs statistical analysis on the medium-term relationships between the business cycle and the credit cycle for each of the ten European economies. The findings revealed in the first phase of the investigation that we cannot speak of a relation of unidirectional causality between credit expansion and economic growth across countries (not even across geographical regions). In Bulgaria, Latvia, Lithuania and Slovenia, economic growth had an important influence over the crediting activity, thus “guiding†it, whereas in the case of Poland, Romania and Slovakia, Granger-type causality relations were registered from the crediting expansion process towards economic growth. The second part of the investigation revealed that sometimes the credit cycle seems to be independent from the business cycle, manifesting an amplitude, a synchronicity and a volatility that is different from and superior to that of business cycle in all the analyzed countries (“having a mind of its own†). Moreover, there is evidence of important spill-over effects of the credit activity across banking systems at national and regional level thus confirming the international feature of the credit cycle.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».