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Enregistrement W3201796342 · doi:10.1142/s2194565921500081

FOREIGN CAPITAL AND DOMESTIC FUNDING CONDITIONS: A MUNDELLIAN TRILEMMA PERSPECTIVE

2021· article· en· W3201796342 sur OpenAlexaff
Aleksandar Stojkov, Thierry Warin

Notice bibliographique

RevueGlobal economy journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrilemmaFinancial integrationEconomicsOpenness to experienceCapital accountInternational economicsFinancial marketMonetary economicsExchange rateFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates and evaluates the impact of global funding conditions on private sector credit growth and controlling for the Mundellian Trilemma configuration. We contribute to the empirical literature by investigating the role of other conditioning factors such as the size of economies and their level of economic development. The more specific research goals are as follows: (i) To explore the different Trilemma configurations by income group and size of the economies; (ii) to enrich international macroeconomics literature on the role of Trilemma configurations and countries’ idiosyncrasies in assessing the impact of global financial conditions; and (iii) to formulate policy-relevant conclusions. We argue that — when assessing the impact of global financial conditions — the exchange rate regime and financial openness matter and the size of the economy and its income level. The high volatility in gross and net international capital flows redefined many trilemma configurations in the Great Recession aftermath. Many countries decided to shield their financial markets by reducing the degree of financial openness and moving toward intermediate or middle-ground positions in their Trilemma configurations.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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