FOREIGN EXPERIENCE OF USING THE DISCOUNT RATE AS A TOOL OF MACROECONOMIC REGULATION
Notice bibliographique
Résumé
The shifts that took place at the beginning of the 21st century in the global financial space have clearly demonstrated the great importance of monetary policy to ensure effective economic development. This is why successful international experience in the field of monetary policy implementation is of scientific interest in order to use it in national practice. The article analyzes the current practice of monetary policy in different countries on the example of the discount rate level. Chiefly the discount rate of such countries as the Republic of Belarus, the Russian Federation, the Republic of Poland, Hungary, the Kingdom of Norway, the Republic of Bulgaria, Germany, the Czech Republic and Canada is studied for the last 10 years. The article also examines the relationship between changes in the discount rate and the dynamics of loans in Germany, the Czech Republic and Canada. In addition, the dynamics of the discount rate is compared with the dynamics of inflation in the Czech Republic and Canada. As a result, the analysis has revealed that because of the coronavirus crisis, the central banks of almost all the surveyed countries lowered the discount rate level several times to support the national financial system and economy as a whole. Equilibrium in the banking system forms the basis to create general economic equilibrium, and this is primarily achieved by predictable, appropriate and effective instruments of the state’s monetary policy. Note that based on the processing statistics, it has been found that the stable level of the discount rate is typical for the Republic of Bulgaria and Germany. Thus, these countries have the least number of changes (one change) in the discount rate level from 2015 to 2020. In turn, Canada is characterized be a particularly frequent change in the discount rate level and ambiguous dynamics of lending. To sum up, forecasts of the level and dynamics of the discount rate in the studied countries for the near future are briefly highlighted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».