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Enregistrement W2915407620 · doi:10.1080/1351847x.2016.1272474

Analysis of the seeds of the debt crisis in Europe

2017· preprint· en· W2915407620 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Finance · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)DebtEconomicsNet worthNet foreign assetsPresent valueSustainable growth rateMonetary economicsNet (polyhedron)Growth modelNet present valueFinancial economicsMacroeconomicsCurrent accountFinanceMathematicsExchange rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an analysis of the seeds of the recent debt crisis that occurred in the Eurozone area using a variant of Fleming and Stein [2004. “Stochastic Optimal Control, International Finance and Debt.” Journal of Banking and Finance, 28: 979–996] model. This model has two risk drivers arising from uncertainties in the return on capital and the effective rate of return on net foreign assets. Given the risk drivers, we model the net worth value process of an economy under a stochastic setting and show that opening to the rest of the world by pursuing the growth maximizing leverage strategy is better than remaining closed, as that strategy enhances the growth of the net worth process. Second, we provide an extra condition to show when the excessive leverage poses a threat to the sustainable growth of an economy. In this way, we improve the model introduced by Fleming and Stein as a signal of possible debt crises. Finally, we conduct an econometric analysis for the group of countries considered under this study, and show that there is a long-run relationship between the capital stock and the total external debt justifying the use of the structural model we employ.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,206 · 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