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Enregistrement W4389204563 · doi:10.54254/2754-1169/54/20230918

An Assessment of the Spillover Effects of Fed Rate Hikes on Chinese Economy

2023· article· en· W4389204563 sur OpenAlexaff
Jinyuan Zhang

Notice bibliographique

RevueAdvances in Economics Management and Political Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpillover effectMonetary policyInterest rateEconomicsCredit channelRecessionQuantitative easingContext (archaeology)Exchange rateChinaInterest rate channelMonetary economicsCapital (architecture)International economicsEconomyMacroeconomicsInflation targetingCentral bankPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facing the pressure of high CPI, the interest rate hike process has initiated by the Federal Reserve (Fed) in the context of the global economic downturn in 2022. This adjustment in the Federal Reserve's monetary policy has a significant influence on the global economy, including China. This article focuses on the spillover effect of the Federal Reserve's interest rate hike policy on Chinese economic development. It will first review the historical background and impact of the four interest rate hikes cycles in the Unite States since 1994. And then the analysis of the impact is presented in three different transmission channels: interest rate channel, exchange rate channel, and capital flow channel. After that the policy suggestions on how to deal with the spillover effect is provided. Lastly, this article concludes that even though the spillover effect of interest hike policy continues to put downward pressure on Chinese economy, it is shrinking with China becoming more independent in implementing its monetary policy.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
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