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Enregistrement W4303422253 · doi:10.30525/2256-0742/2022-8-3-7-13

CONSUMER CONFIDENCE AND REAL ECONOMIC GROWTH IN THE EUROZONE

2022· article· en· W4303422253 sur OpenAlexaboutno aff
Lachezar Borisov

Notice bibliographique

RevueBaltic Journal of Economic Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumer confidence indexEconomicsReal gross domestic productFinancial crisisInflation (cosmology)Economic indicatorEconomic recoveryQuarter (Canadian coin)Consumer spendingConfidence intervalMacroeconomicsMonetary economicsEconomyGeographyRecessionStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 15 years, the world economic system has experienced two global crises: the financial and economic crisis of 2008 and the pandemic crisis of 2020. The financial crisis of 2008 had a significant impact on the development of the world economy, including the eurozone. Although some sectors of the economy are not recovering and have not reached pre-crisis levels of efficiency, overall economies are characterized by predictable and positive economic trends. The pandemic crisis poses new challenges to the economy in terms of business closures, disrupted supply chains, and high and accelerating inflation. All this brought to the fore the need to analyze the correlations between various indicators and the dynamics of economic growth, so that when unforeseen crises occur, decisions can be made quickly. The aim of the study is to analyze the degree of correlation between the indicator of consumer confidence and real GDP growth by quarter in the euro area. The tested hypothesis is that for the last three years there has been a strong correlation between quarterly data on real economic growth and consumers' direct assessments, as expressed by the consumer confidence indicator. The regression analysis and hypothesis testing are performed using seasonally adjusted monthly data on consumer confidence indicator and seasonally adjusted annual data by quarters on real annual GDP growth in Q2 2019 – Q1 2022. The in-depth regression analysis shows that there is a statistically significant linear relationship between the indicator of consumer confidence and real annual GDP growth by quarters for the period under study. The results of the Granger causality test confirm the conclusions drawn from the dynamic, correlation, and regression analyses. The results of the test prove not only the presence of causality, but also the ability of the consumer confidence indicator to predict real annual growth by quarter during periods of crisis. All this allows to conclude that in periods of import crises, the indicator of consumer confidence can also be used as an early signal of the presence of systemic problems and to determine the dynamics of GDP, as well as to implement specific economic measures and policies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,164 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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