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Enregistrement W3124213313 · doi:10.1017/s1365100519000890

INTEREST RATES, MONEY, AND ECONOMIC ACTIVITY

2019· article· en· W3124213313 sur OpenAlex
Cosmas Dery, Apostolos Serletis

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMacroeconomic Dynamics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDivisia monetary aggregates indexDivisia indexEconomicsBroad moneyEconometricsMonetary policyShock (circulatory)Monetary economicsVector autoregressionIndustrial productionGranger causalityAutoregressive conditional heteroskedasticityMacroeconomicsCentral bankStatisticsMathematicsQuantitative easingEnergy (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we are motivated by the fact that little is known about the relative performance of broad and narrow Divisia monetary aggregates, and by recent work that tests and rejects the appropriateness of the aggregation assumptions that underlie the various monetary aggregates published by the Federal Reserve as well as a large number of monetary asset groupings suggested by earlier studies. We present a comprehensive comparison of narrow versus broad Divisia monetary aggregates within three classes of empirical models. We compute correlations between the cyclical components of Divisia monetary aggregates at different levels of aggregation and the cyclical component of industrial production. We test for Granger causality running from the Divisia aggregates to industrial production and various other measures of real economic activity. We also reestimate a structural vector autoregression based on earlier work by Leeper and Roush [(2003) Journal of Money, Credit, and Banking 35, 1217–1256] and Belongia and Ireland [(2015) Journal of Business and Economic Statistics 33, 255–269; (2016) Journal of Money, Credit and Banking 48, 1223–1266], modifying that earlier work using monthly rather than quarterly data and extending it, both using broad as well as narrower Divisia monetary aggregates and by allowing for Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) behavior in the structural shocks.

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.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,012

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,193 · 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