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Enregistrement W3085810308 · doi:10.1111/obes.12431

The Impact of Pessimistic Expectations on the Effects of COVID‐19‐Induced Uncertainty in the Euro Area*

2021· preprint· en· W3085810308 sur OpenAlex
Giovanni Pellegrino, Federico Ravenna, Gabriel Züllig

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

RevueOxford Bulletin of Economics and Statistics · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPessimismShock (circulatory)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Inflation (cosmology)EconomicsEconometricsProduction (economics)Industrial productionMonetary economicsMacroeconomicsPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We estimate a monthly interacted-VAR model for euro area macroeconomic aggregates allowing for the impact of uncertainty shocks to depend on the state of the average outlook for the economy measured by survey data. We find that, in response to an uncertainty shock, the peak decrease in industrial production and inflation is around three and a half times larger during pessimistic times. We build an assessment of the role of uncertainty for a path of innovations consistent with the increase in the observed VSTOXX measure of uncertainty since the outset of the COVID-19 epidemics in February and March 2020. Industrial production is predicted to experience a year-over-year peak loss of around 9.2% in the fourth quarter of 2020, and subsequently to recover with a rebound to pre-crisis levels roughly in June 2021. The large impact is the result of an extreme shock to uncertainty occurring at a time of very negative expectations for the economic outlook. We conduct simulations that quantify the potential benefit of recovered confidence in reducing the uncertainty-induced losses associated with a possible third wave of the pandemic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,227 · 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