Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study re-investigates the money supply determination process for Japan. The methodology of this study, which differs from previous studies, is constructed on the assumption of potential nonlinear (asymmetric) relations between money supply and monetary base via money multiplier. To this aim, the nonlinear autoregressive distributed lag (ARDL) model by Shin, Yu and Greenwood-Nimmo, (2014) is applied. This model allows us to examine the endogeneity and exogeneity of the money supply determination process via the linkage of the money multiplier under expansionary and contractionary monetary policies of the Bank of Japan (BOJ) separately in a nonlinear manner. The main findings of the study indicate that the money supply determination process is endogenous with an unstable money multiplier for Japan for M1. However, this endogeneity in the BOJ’s contractionary monetary policy is more than its expansionary policy. This can be interpreted that the BOJ’s expansionary monetary policy has more of a determining role on money supply determination than its contractionary monetary policy. Additionally, the same findings indicate that the BOJ has more power to determine M1 than M2. This result can be interpreted that when the measure of money broadens the BOJ’s controllability on money supply decreases. In contrast, in our Canadian study (Ongan and Gocer, 2019) with the same nonlinear ARDL model, we concluded that the Canadian central bank (BOC) was able to determine money supply exogenously for M1, unlike the Japanese central bank (BOJ), and the money multiplier was stable for Canada.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».