Composition of International Capital Flows: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
In an integrated world capital market with perfect information, all forms of capital flows are indistinguishable.Information frictions and incomplete risk sharing are important elements that needed to differentiate between equity and debt flows, and between different types of equities.This survey put together models of debt, FDI, Fpi flows to help explain the composition of capital flows.With information asymmetry between foreign and domestic investors, a country which finances its domestic investment through foreign debt or foreign equity portfolio issue, will inadequately augment its capital stock.Foreign direct investment flows, however, have the potential of generating an efficient level of domestic investment.In the presence of asymmetric information between sellers and buyers in the capital market, foreign direct investment is associated with higher liquidation costs due to the adverse selection.Thus, the exposure to liquidity shocks determines the volume of foreign direct investment flows relative to portfolio investment flows.In particular, the information-liquidity trade-off helps explain the composition of equity flows between developed and emerging countries, as well as the patterns of FDI flows during financial crises.The asymmetric information between domestic investors (as borrowers) and foreign investors (as lenders) with respect to investment allocation leads to moral hazard and thus generate an inadequate amount of borrowings.The moral hazard problem, coupled with limited enforcement, can explain why countries experience debt outflows in low income periods; in contrast to the predictions of the complete-market paradigm.Finally, we analyze a risk-diversification model, where bond holdings hedge real exchange rate risks, while equities hedge non-financial income fluctuations.An equity home bias emerges as a calibratable equilibrium outcome.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».