Notice bibliographique
Résumé
Abstract Building upon the insight that M1 velocity is the permanent component of nominal interest rates—see Benati (2020)—I propose a novel, and straightforward approach to estimating the natural rate of interest, which is conceptually related to Cochrane's (1994a) proposal to estimate the permanent component of Gross National Product (GNP) by exploiting the informational content of consumption. Under monetary regimes (such as inflation‐targeting) making inflation I(0), the easiest way to implement the proposed approach is to (i) project the monetary policy rate onto M1 velocity—thus obtaining an estimate of thenominalnatural rate—and then () subtract from this inflation's sample average (or target), thus obtaining therealnatural rate. More complex implementations based on structural vector autoregressions (VARs) produce very similar estimates. Compared to existing approaches, the one proposed herein presents two key advantages: (i) under regimes making inflation I(0), M1 velocity is equal, up to a linear transformation, to the real natural rate, so that the natural rate is, in fact,observed; and (ii) based on a high‐frequency estimate of nominal GDP, the natural rate can be computed at the monthly or even weekly frequency. In the U.S., Euro area, and Canada, the natural rate dropped sharply in the months following the collapse of Lehman Brothers. Likewise, the 1929 stock market crash was followed in the U.S. by a dramatic decrease in the natural rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».