Has the Asymmetric Effect of Oil Price Change in Inflation Expectations Been Impacted by the COVID-19 Outbreak? A Comparison Between the United States and China
Notice bibliographique
Résumé
Economists and policymakers believe that households’ and firms’ expectations of future inflation are key determinants of actual inflation. This paper applies the ARDL model and nonlinear ARDL model to long-term inflation-targeting policy mechanisms in the United States and China to assess the impact of oil price dynamics and asymmetries on inflation expectations, as well as the difference of this impact before and after the COVID-19 pandemic. In order to show the significant role of the COVID-19 outbreak, this paper includes the data from 2010 to 2021 and takes the pandemic period as a structural break. Taking oil price changes as a variable of interest, and introducing some other significant variables, we find that during the pandemic, the positive impact of oil price shock on U.S. inflation expectations has enhanced, whereas the positive impact on Chinese inflation expectations has weakened. There is also sufficient evidence of the existence of the asymmetric effects of oil price changes on inflation expectations in both countries, but the positive oil price change in the United States has always played a larger role than the negative oil price shock. In China, the impact of positive oil price shock was greater than that of negative oil prices before the epidemic and the effect of negative oil price shocks has increased significantly in the COVID-19 regime.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».