Energy market dynamics and the role of fiscal policy in oil‐exporting countries: a TVAR approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While realising the macroeconomic significance of oil price fluctuations, this research examines the role of fiscal policy under changing dynamics of energy market for selected oil‐exporting countries. We specify a non‐linear threshold structural vector autoregression model which constitutes policy variables such as general government expenditures and primary fiscal balance and macroeconomic indicators such as real GDP growth and the inflation rate. To capture the energy market dynamics, this research selects Brent crude oil price as threshold variable and segregates the sample period 1991‐2019 as ‘high’ and ‘low’ oil price regimes. While using non‐linear generalised impulse response functions, we find that under higher oil price regime, an increase in government expenditures and reduction in fiscal deficit have larger multiplier effect to enhance output growth in most of the sampled countries. In addition, this research identifies larger inflationary effects of an increase in government expenditures and fiscal deficit under higher oil price regime for all countries except Canada. However, under a higher oil price regime, a fiscal deficit induced output growth, and under a lower oil price regime, a reduction in government expenditure brings inflation in Saudi Arabia. Furthermore, this research provides an alternative measure of threshold crude oil price for the sampled countries to their accounting‐based concept of fiscal break‐even price.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».