Tracking Monetary-Fiscal Interactions across Time and Space
Notice bibliographique
Résumé
https://www.ijcb.org/journal/ijcb18q2a4.htmThe long-term fiscal outlook of most high-income countries is grim. Should independent central bankers be afraid of an unpleasant monetarist arithmetic, i.e., fiscal imbalances spilling over to monetary policy and jeopardizing price stability? To provide some insights, this paper tracks the interactions between fiscal and monetary policies in the data since 1980 for Australia, Canada, Japan, Switzerland, the United Kingdom, and the United States. In doing so it uses a combination of time-varying parameter vector autoregression with sign, magnitude, and contemporaneous restrictions identification. Unlike conventional approaches, this can capture changes in monetary and fiscal behavior that are gradual and differ across the two policies. Our results show that in the United States the degree of monetary policy accommodation of fiscal shocks (debt-financed government spending) increased gradually between the late 1980s and the 2008 crisis, i.e., over the whole tenure of Chairman Greenspan. In contrast, it seems to have decreased over this period in the United Kingdom, Australia, Switzerland, and Canada. Our benchmark analysis and several robustness checks show that legislating numerical inflation targets may account for some of the country differences, presumably because they may shift the strategic power from fiscal to monetary policy. We conclude by considering the implications of our results for the long-term likelihood of an unpleasant monetarist arithmetic in the six countries.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».