The Effect of Quantitative Easing on Investment in the US and UK: An SVAR Approach
Notice bibliographique
Résumé
Following the collapse of Lehman Brothers in 2008, the Federal Reserve and the Bank of England implemented asset purchase programs to provide further liquidity to faltering markets, and to continue to place downward pressure on market interest rates. Later called Quantitative Easing, the higher asset prices and lower market yields induced by the purchases were expected to translate into lower market borrowing costs and increased investment. This project focused on estimating the effect of Quantitative Easing on real investment in the US and UK up to 2010. First, the historical relationship between bond yields and investment was estimated using a time series econometric model called a structural vector autoregression. Next, using the historical relationship between bond yields and investment, the impact of the asset purchases on investment was calculated using the bond yield changes induced by Quantitative Easing announcements. Deviations in bond yields on Quantitative Easing announcement dates suggested an impact on investment of 5.93% in the US, and an impact of 3.37% in the UK. Moreover, both the US and UK econometric results are statistically significant. Taking into account the econometric assumptions required to estimate the impact of Quantitative Easing on investment, the results in this project should be viewed with caution. However, the results will be useful in framing future thought on Quantitative Easing as a tool to provide macroeconomic stability
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».