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Enregistrement W3138591854

The Effectiveness of Monetary Policy And Money Demand Function Stability In A Developing Economy: Empirical Evidence from the State of Kuwait

2018· article· ar· W3138591854 sur OpenAlexaboutno aff
Abdullah Ghazi Alazemi, Rashed Dakheel Alenezi, Abdullah Raja Alotaibi

Notice bibliographique

Revueالمجلة العلمية للبحوث والدراسات التجارية . حلوان · 2018
Typearticle
Languear
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)EconomicsDemand for moneyMonetary policyStability (learning theory)Ordinary least squaresMonetary economicsMacroeconomicsDemand curveEconometricsMicroeconomicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A stable money demand function plays a vital role in the analysis of macroeconomics, especially in the planning and implementation of monetary policy.This paper aims to examine the stability and behavior of the money demand function in Kuwait during two different periods.  Where the first period extent between the first quarter of the year 1980 until the fourth quarter of the year 1998, which represents the political instability in the Arabian Gulf area.  The second period between the first quarter of the year 1999 until the second quarter of the year 2018, and this period represents the political stability in the State of Kuwait. Hence, the real money balances (M1) is used by the error-correction models (ECM) technique to explain the short-run stability and behavior of M1, where ordinary least squares (OLS) technique is used to explain the stability and the behavior of M1 in long-run. The function of demand for money for Kuwait, whether short-term or long-term, is stable between the first quarter of the year 1999 and the second quarter of 2018, as well as stability in the full data between the first quarter of 1980 and the second quarter of 2018, which means that monetary policy is effective during these periods according to the estimated results of these functions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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