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Enregistrement W4312406722 · doi:10.17059/ekon.reg.2022-3-9

Testing Unemployment Hysteresis with Multi-Factor Panel Unit Root: Evidence from OECD Countries

2022· article· en· W4312406722 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEconomy of Regions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnemploymentEconomicsUnit rootUnit root testHysteresisWageEconometricsPanel dataDemographic economicsCointegrationMacroeconomicsLabour economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hysteresis is a dominant feature of unemployment in numerous countries. According to the hysteresis hypothesis, it is a well-known fact that high unemployment may persist and remain an economic threat in the long run if policy measures are not taken. In this study, it is tested whether the unemployment rates for 10 selected countries of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) (Belgium, Canada, Czech Republic, Estonia, France, Japan, Netherlands, Spain, Britain and the USA) contain unit root or not, in other words, whether the hysteresis effect is valid for these countries. For this purpose, this study utilises the concept of the multi-factor panel unit root test proposed by Pesaran, Smith and Yamagata. This method measures cross-section dependence through factors. The test analyses whether the unit root is valid or not, using information about a sufficient number of additional explanatory variables. The characteristic of these additional variables is that they must share a common factor with the variable whose stationarity is tested. It is accepted that this common factor causes cross-sectional dependence. We have taken tax wedge, trade union density and minimum wage as factors that cause cross-sectional dependency and affect unemployment hysteresis. In this test developed by the authors, in the case of a multi-factor error structure, the test procedure is completed by using the information contained in 3 additional variables. The study explores not only the validity of unemployment hysteresis but also the factors that affect the rigidity of the unemployment rate. However, the research was unable to encompass the entire OECD countries and all times because of the lack of data. The results showed that the hysteresis is valid for 10 selected OECD countries.

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)0,000
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 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 enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,025 · 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