Inflation and Hyperinflation Countries in 2018–2020: Risks of Different Assets and Foreign Trade
Notice bibliographique
Résumé
Since the global financial crisis (2008–2009), central banks and governments in developed countries have relied upon loose monetary and financial policy. In the coronavirus pandemic era, these policies were taken even more to the extreme. In 2021, countries around the world started to experience product availability issues, and inflation in some cases was extremely high. There has been debate about the possibility of persistent high inflation. However, risks to assets and foreign trade in this new situation are unknown as all important hyperinflation cases are from decades to century-old. It is important to know what kind of implications high inflation has on modern economies. Therefore, in this study, 10 countries with the highest inflation were selected to be examined in the period of 2018–2020. In these countries, currencies lost a considerable amount of their value against US dollar in 2018–2020. Stock market indexes in many cases provided very high returns in local currency terms; however, against the US dollar, the index yield changed for the substantially negative. Apartment prices in general declined as well. In foreign trade, imports generally declined, while exports were mixed or even increased. However, it should be noted that all of these observations are influenced by the pandemic era and special circumstances of a particular country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».