Recent Trends in Measures to Manage Capital Flows in Emerging Economies
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews recent trends in the imposition of capital flow management measures in emerging market economies (EMEs). We find that since the crisis, there has been a shift in the balance of new measures towards net capital inflow reducing measures. However, this is not driven primarily by an increase in inflow tightening measures (e.g. taxes on inflows), but rather by significantly slower inflow liberalization trends (i.e. existing capital controls remaining in place). In addition, there has been a compositional shift in net capital inflow reducing measures: outflow liberalizations were the predominant tools for reducing net capital inflows pre-crisis, but such measures have become less important post-crisis. Overall, the pre-crisis trend towards capital account openness has stalled. The use of capital flow management measures is motivated by macroeconomic as well as financial stability concerns. The IMF recently endorsed use of capital controls as “last resort ” measures in macroeconomic management. We also find that by IMF criteria, capital flow measures have not been introduced as a last resort since 2004-alternative macroeconomic policies to deal with the surge in net capital inflows were available to the majority of countries. Moreover, most capital flow measures introduced by EMEs since 2004 are pure capital controls rather than currency based and/or prudential type measures, suggesting that they were not
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».