MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3044441460

The Heterogeneity of the Inflation Expectations of Italian Firms along the Business Cycle

2019· article· en· W3044441460 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Bartiloro, Marco Bottone, Alfonso Rosolia

Notice bibliographique

RevueInternational journal of central banking · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueItaly: Economic History and Contemporary Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflation (cosmology)EconomicsDispersion (optics)Business cycleMonetary economicsEconomic stabilityPrice dispersionPrice of stabilityMonetary policyQuarter (Canadian coin)Aggregate (composite)Price settingMacroeconomicsEconometricsMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate how the cross-sectional heterogeneity of firms' inflation expectations reflects information availability and awareness of recent macroeconomic developments, observable firm characteristics, and broader macroeconomic developments using the Bank of Italy's survey on businesses' inflation and growth expectations. We find that, on average, about half of the dispersion of expectations is traceable to a lack of information about the most recent price developments; firms incorporate new information into their expectations within a quarter; the dispersion of expectations is related in a statistically significant way to some important aggregate economic variables, and it is greater when current inflation is farther away from the ECB's price stability goal. Since 2015 the weight attributed to prior beliefs of low inflation has steadily increased and the uncertainty surrounding them has decreased. Furthermore, since 2014 the empirical connection between the dispersion of expectations and the distance from the ECB price stability goal has become considerably weaker. These two facts suggest an increased risk of inflation expectations being de-anchored.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of central bankingMême sujetItaly: Economic History and Contemporary IssuesTravaux en français237 207