Notice bibliographique
Résumé
A popular way to describe the business cycle is as a movement between distinct phases of expansion and recession. During expansions, output growth and employment are relatively high, whereas recessions are characterized by sluggish output growth and high unemployment. Hamilton (1989) used regime-switching models to describe this evolution of the business cycle. In this dissertation, I extend the model of Hamilton (1989) to address a number of prevalent macroeconomic questions regarding business cycle comovement. First, in joint work with Neville Francis and Michael T. Owyang, we assess the leading role played by U.S. in the global economy by analyzing if U.S. output growth informs the timing of business cycle turning points of other nations. We find that the U.S. economic growth influences both the timing and duration of business cycle phases for Canada, Germany, the United Kingdom, and, to a lesser extent, Mexico. Conversely, we find no relationship between U.S. output growth and the business cycles of France, Italy, and Japan. In the second paper, again with Neville Francis and Michael T. Owyang, we study the comovement of international business cycles in a time series clustering model with regime-switching. We extend the framework of Hamilton and Owyang (2012) to include time-varying transition probabilities to determine what drives similarities in business cycle turning points. We find three groups of countries which experience idiosyncratic recessions relative to the global business cycle. Additionally, we find the primary indicator of international recessions to be large movements in asset prices. In a third paper with James D. Hamilton and Michael T. Owyang, we extend Hamilton and Owyang (2012) which examined the comovements of state-level business cycles using a clustered Markov-switching approach. Here, we consider whether industries also comove and, if so, whether this comovement is limited to subsectors within a single industry classification. We find four industry clusters, with their composition implying some degree of propagation of recessions up the production chain.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».