Evaluation of the Hypothesis of Nonlinear Relationship between Finance and Energy Investment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Because of the consequences of changes in inflation, which affect the behavior of economic agents, the banking system, and the size of investments, high inflation provokes investors to withdraw funds from long-term projects and invest them in the banking sector. This effect reduces potential economic growth. In turn, the low level of inflation, which persists for a sufficient time interval of several years, indicates the stability of the national economy and attracts external and internal investors, contributes to economic growth. Based on this, it can be assumed that the presence of this relationship will be observed when analyzing data from national economies. Therefore, we can distinguish several hypotheses: inflation has a certain relationship with the indicator of financial development (h1); Inflation and financial development have a nonlinear relationship (h2); monetary policy implemented in the state can have a positive impact on the indicators of financial development, which will affect the dynamics of economic growth (h3). For this purpose, a sample was made from five countries: Germany, United States, Canada, China, Japan, and also Russia was selected in addition to them. This group of countries describes different aspects of the financial sector, as well as the level of economic development, so it will allow you to test hypotheses on a sufficient number of examples. The set of macroeconomic indicators of these countries is sufficiently studied, so it was easily amenable to econometric analysis.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».