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Enregistrement W3110521808 · doi:10.17981/econcuc.42.1.2021.econ.3

Impacto de la normalización de la política monetaria de la FED en el acceso al crédito de las empresas latinoamericanas

2020· article· es· W3110521808 sur OpenAlexaff
Héctor Alberto Botello Peñaloza

Notice bibliographique

RevueEconómicas CUC · 2020
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceWelfare economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El financiamiento de las empresas (interno o externo) es lo que potencia el tejido productivo de los países, así entonces esta investigación tiene como objetivo estimar el impacto de la normalización de la política monetaria de la Reserva Federal de Estados Unidos sobre el acceso al crédito de las empresas latinoamericanas. Se implementa un modelo de elección discreta sobre un panel longitudinal para 25 mil firmas en 12 países entre el 2010 y 2017. Se introducen diversas variables internas y externas a las firmas. Adicionalmente, se incluyen variables sobre la estructura bancaria de los países, la variación de las tasas de interés nacionales y de las FED. Entre los resultados se obtiene que los determinantes más relevantes para acceder al crédito son las características internas de las firmas. Por otro lado, el cambio de la política monetaria de la Reserva federal no fue significativa en las estimaciones. Adicionalmente se encontró que mayores niveles de competencia en el sector financiero disminuyen la cantidad de fondos internos utilizados por las empresas para financiar la actividad productiva de la firma un 12%.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations0
Publié2020
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