MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Inflation targets and the yield curve: New Zealand and Australia versus the US

2000· article· en· W4231893723 sur OpenAlexaff
Pierre L. Siklos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Finance & Economics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNew Zealand Economic and Social Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInflation (cosmology)Yield curveYield (engineering)EconometricsMonetary policyMonetary economicsDeflationOrder (exchange)Real interest rateMacroeconomicsInterest rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study considers whether the slope of the yield curve for New Zealand contains useful economic information. In order to provide some perspective, the present study also contrasts the New Zealand experience with evidence based on US and Australian data. The principal findings of this study are as follows: (1) At short horizons, typically 2 years or less, the term structure for New Zealand behaves as in the expectations hypothesis of the term structure. (2) Nevertheless, there are departures from the expectations hypothesis, especially in the period when inflation objectives in New Zealand were on a declining path. Moreover, the policies of the US had a critically important impact around 1993–1994. (3) Some evidence was found of an effect from the spread to future inflation but only when the headline CPI is used to measure inflation; the links disappear entirely once CPI ex-credit costs are employed. The study argues that such results are consistent with a credible inflation targeting regime, so that the term structure serves possibly to signal changes in real interest rates rather than inflation in New Zealand. (4) There is good evidence that the spread helps predict future output in New Zealand, although the effect seems to dissipate after 1 year. Once we distinguish between periods of positive versus negative growth rates in real gross domestic product (GDP), the spread influences output up to 2 years into the future. Also, when output growth is measured asymmetrically, rising inflation expectations depress output growth. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,248
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

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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Finance & EconomicsMême sujetNew Zealand Economic and Social StudiesTravaux en français237 207