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Enregistrement W3021017634 · doi:10.3390/jrfm13050090

Negative Interest Rates

2020· article· en· W3021017634 sur OpenAlexvenueno aff
Sarkis J. Khoury, Poorna C. Pal

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterest rateMonetary economicsEconomicsLiquidity trapDebtMarket liquidityNet interest marginMonetary policyMacroeconomicsFinanceLiquidity risk

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Negative interest rates are an invention of monetary authorities to show that monetary activism does not have boundaries, i.e., as if there is no such thing as a liquidity trap. Their presence in the financial landscape has redefined the benefits to savers and to investors. Governments can now borrow at will without visibly adding to budget deficits. This makes negative interest borrowing an alternative to raising taxes. Banks can now achieve regulatory compliance partially at the expense of depositors. Commercial banks pay to keep money at the central bank instead of earning interest on it. This paper shows the true nature of negative interest rates and their consequences on various economic agents and performance measures, specifically on economic growth and exchange rates. In addition, this paper demonstrates that the arguments in favor of negative interest rates have been largely exaggerated based on the weight of the evidence that shows the United States, which never issued negative interest rates debt, is a leader among developed countries in terms of economic growth in a non-inflationary environment.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,195 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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