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Enregistrement W4231879304 · doi:10.24908/iqurcp.9312

Contagion in the European Union: An Analysis of the Channels of Transmission

2018· article· en· W4231879304 sur OpenAlexvenueno aff
Richard Macklem

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCredit Risk and Financial Regulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance of paymentsFinancial contagionEuropean debt crisisTransmission channelEconomicsFinancial crisisDebt crisisEuropean unionCreditorCurrent accountInternational economicsMonetary economicsTransmission (telecommunications)DebtEuropean integrationMacroeconomicsExchange rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 This study analyzes contagion from the global financial crisis that began in August 2007 to the European Union (EU) crisis and uses a statistical approach to determine which channels were, and still are, important for contagion transmission in the European crisis. A logit regression is used to statistically determine which common contagion channels - trade linkages, the common creditor, portfolio investors and macroeconomic fundamentals – transmitted infection among the 27 EU countries. The results show that the macroeconomic fundamentals channel is the most important channel and specifically high levels of government and private debt along with a large current account deficit are the most important determinants of contagion. Additionally, the results suggest that the European crisis is at root a balance of payments crisis. Finally, the results predict that the country, beyond those that have already received assistance form the EU, ECB and IMF, that is most vulnerable to further contagion is Malta.

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)0,006
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 enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2018
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