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Enregistrement W4210493442 · doi:10.1111/twec.13248

Are capital inflow bonanzas a common precursor to banking crises? A categorical data analysis

2022· article· en· W4210493442 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWorld Economy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital outflowInflowEconomicsSystemic riskCapital (architecture)Capital flowsMonetary economicsContingency tableOddsFinancial economicsFinancial crisisMacroeconomicsFinancial capitalStatisticsCapital formationGeographyMarket economyHuman capital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The empirical literature that relates capital inflow bonanzas to the risk of a banking crisis has, so far, examined the probability of a crisis conditional on a bonanza episode. We argue that estimating the probability of a prior capital inflow bonanza, given the occurrence of a banking crisis, is at least equally important from a policy perspective to limit the exposure to sudden, big surges in capital inflows and reduce the risk of a systemic banking crisis. We consider two global samples, one consisting of 64 countries for 1970–2008 and the other 111 countries for 1980–2008. In both samples, we show that the latter conditional probability is strikingly large, much higher than the former, and even higher if we consider only "systemic" banking crises in developing countries. We also construct 2 × 2 contingency tables, utilise the odds ratio and conduct statistical tests to show that the association between bonanzas and crises is significant and robust across the two samples. The association is much stronger than commonly understood, most notably for systemic crises in developing countries. The findings provide support for stronger policies to limit or dampen unusual surges in international capital flows.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,212 · 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