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Enregistrement W3096707016 · doi:10.1080/09538259.2020.1787616

A Simple Stock-Flow Consistent Model with Short-Term and Long-Term Debt: A Comment on Claudio Sardoni

2020· article· en· W3096707016 sur OpenAlexaff
Marc Lavoie, Gennaro Zezza

Notice bibliographique

RevueReview of Political Economy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Policy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInterest rateBondMonetary economicsDebtStock (firearms)Term (time)Investment (military)Real interest rateFinancial economicsMacroeconomicsFinancePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a recent article of this journal, Claudio Sardoni ([2019]. ‘Investment and Saving in a Dynamic Context: The Contribution of Athanasios (Tom) Asimakopulos.’ Review of Political Economy 31 (2): 233–246) made four claims: (1) An increase in the propensity to save will lower the long-term interest rate; (2) A higher preference for bonds will lead to lower long-term interest rates; (3) A higher level of investment will lead to a higher long-term interest rate; (4) A larger (exogenous) supply of money will lead to a lower long-term interest rate. We confront these four claims with the help of a simple stock-flow consistent (SFC) model which includes firms, banks and households, with the latter holding either bank deposits or bonds issued by firms, while these firms invest in fixed capital and in inventories. We find that higher investment leads to higher interest rates on bonds in the short run, but not in the medium or long run. Similarly, a higher desired inventories-to-output ratio ends up leading to lower interest rates both in the short and the long run. We conclude that using SFC models is particularly adequate when dealing with issues that integrate real and financial variables.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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