Evidence from the European Union on Testing the Kumara Swamy Theorem of Inflationary Gap
Notice bibliographique
Résumé
This paper empirically tests the Kumara Swamy Theorem of the Inflationary Gap for 27 European Union countries over the period 1999-2011. The study obtained data from the World Bank’s World Development Indicators database for each country’s money supply, Gross National Income (GNI) and Consumer Price Index (CPI), as well as the Bank of England for the United Kingdom and the comparable agencies in Norway and Sweden. Results were compared to the seminal works of Swamy (1982) and (2009) that tested the theorem on the Nigerian economy, as well as recent studies by Lazaridis and Livanis (2010) for the Cypriot and Greek economies, Bauer and Faseruk (2012) for the Canadian economy and Faseruk, Bauer and Glew (2012) for the countries in the North American Free Trade Agreement. In the current study, the Kumara Swamy Theorem of the Inflationary Gap has provided notable explanatory power for the relationship between the growth of the money supply and real GNP in terms of direction but not necessarily in terms of magnitude. In order to explain differences, this paper examines subdivided samples for various sub-groupings, such as Portugal, Ireland, Italy, Greece and Spain, as well as former COMECON countries. This paper agrees with the insight from Faseruk, Bauer and Glew (2012) that the theorem is best understood as a long-term average and to disregard short-term fluctuations. Graphical evidence demonstrates when short-term fluctuations in the inflationary gap occurred and provides various explanations based on market data.
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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 | 0,035 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».