The changing international transmission of US monetary policy shocks: is there evidence of contagion effect on OECD countries
Notice bibliographique
Résumé
We study the changing international transmission of US monetary policy shocks to 14 OECD countries over the period 1981-2010. We use a Time Varying Parameter Factor Augmented VAR approach (TVP-FAVAR) to study the EFFR shocks together with a large data set of 265, major financial, macroeconomic and trade variables. Our main findings are as follows: First, negative US monetary policy shocks have considerable negative impact on GDP growth in US, Canada, Japan and Sweden while most of the other member countries benefits (with France being most benefited). Second, the transmission to GDP growth has increased in OECD countries since the early 1980s. We also detect a more depressed GDP over medium term in US, Canada, Japan, Australia, Norway and Sweden over the recent Global Financial Crisis. Third, the size of US monetary policy shocks during financial turmoil periods were unusual than normal periods and varies overtime. The Financial Crisis (2008-2009) is evidenced by decline in residential investment in US and propagation of this shock to Canada, Germany, Japan, Switzerland and New Zealand over the recent period. US monetary policy shocks reduce share prices in most of the OECD countries; this impact is more pronounced over the turmoil period. Asset prices, interest rates and trade channel seem to play major role in propagation of monetary policy shocks.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».