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Enregistrement W3175631523 · doi:10.3390/jrfm14070297

Analysis of Australia’s Fiscal Vulnerability to Crisis

2021· article· en· W3175631523 sur OpenAlexvenueno aff
Gulasekaran Rajaguru, Safdar Ullah Khan

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWashington and Lee University
Mots-clésDebtEconomicsVulnerability (computing)Deficit spendingDebt ratioDebt-to-GDP ratioInternal debtDebt levels and flowsMonetary economicsSovereign defaultFiscal adjustmentFiscal policyExternal debtMacroeconomicsSovereign debtSovereignty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fiscal vulnerability, like a contagion, poses a threat to financial sector stability, which can lead towards sovereign default. This study aimed to assess fiscal vulnerability to crisis by investigating the Australian economy’s gross public debt, net public debt, and net financial liabilities. We used a threshold regression model and compared results with the baseline deficit–debt framework of analysis. The results of the base model suggested that the economy is fiscally sustainable, and that the primary surplus remains unaffected by increasing levels of public debt. In contrast, the threshold regression model indicated that the increasing level of debt has eroded primary surplus below the threshold level of 30.89% of public debt to GDP. These results need further investigation. Therefore, we modified our basic threshold model to capture budget deficit and surplus as a threshold in response to changes in public debt. The results from the sequential threshold regression model using the debt to GDP ratio and primary budget surplus identifying the periods of 1991, 1992, 2008, 2009, 2011 and 2019 as times of likely vulnerability to fiscal crisis. The overall results confirmed that the primary surplus remained sustainable over the estimated threshold level of public debt in all other sample periods and these findings persisted across alternative measures of public debt.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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