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Enregistrement W4386307450 · doi:10.1287/mnsc.2021.02763

Central Bank Digital Currency and Banking: Macroeconomic Benefits of a Cash-Like Design

2023· article· en· W4386307450 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital currencyMonetary economicsIntermediationEconomicsCashCurrencyPaymentFiat moneyGeneral equilibrium theoryBusinessMonetary policyMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many central banks are considering issuing a central bank digital currency (CBDC). How will the CBDC affect the macroeconomy? Will its design matter? To answer these questions, we theoretically and quantitatively assess the effects of a CBDC on consumption, banking, and welfare. Our model captures the competition between different means of payments and incorporates a novel general equilibrium feedback effect from transactions to deposits creation. The general equilibrium effects of a CBDC are decomposed into three channels: payment efficiency, price effects, and bank funding costs. We show that a cash-like CBDC is more effective than a deposit-like CBDC in promoting consumption and welfare. Interestingly, a cash-like CBDC can also crowd in banking, even in the absence of bank market power. In a calibrated model, at the maximum, a cash-like CBDC can increase bank intermediation by 10.2% and welfare by 0.059%, and it can capture up to 23.3% of the payment market. We also discuss some lessons for designing a CBDC. This paper was accepted by Will Cong, Special Section of Management Science: Blockchains and Crypto Economics. Supplemental Material: The data files and online appendix are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.02763 .

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,623

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 savante0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,176 · 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