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Enregistrement W4402113028 · doi:10.5539/ijef.v16n9p41

Do Bubbles Have Real Effects? Balance Sheet Analysis and Review of Literature

2024· article· en· W4402113028 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph Emmanuel Fantcho, Patrick Konin N gouan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance sheetBalance (ability)EconomicsKeynesian economicsPsychologyFinanceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the nature and the existence of bubbles in financial markets. Do bubbles have real effects? How do they behave? From balance sheet, we learn that the impacts of bubbles depend on who owns the bubbles assets. The effects of speculative bubbles are intensified when it is banks that hold financial assets. Banks’ balance sheets are improving following the expansion of a bubble that sharply increases asset prices, earnings and equity. The increase in equity rises the capacity of banks to grant credit to the economy, to stimulate economic growth, investments and production. Balance sheet crises, in which asset prices collapse, pose particular economic challenges. Banks’ equity fall abruptly, Banks may not be able to grant as much credit to the economy as in the past. Economic activity is contracted, there will be a reduction in investment and production. A financial crisis can then cause an economic crisis. The total assets of banks can change greatly, depending on whether we are in periods of spectacular increases in asset prices or in periods of drastic fall in assets prices. We use econometric methods to determine the specific effects to each bank, and we note that in presence of speculative bubbles, the total assets held by the largest banks increases on average by about US $360.5 billion. In contrast, during periods of drastic declines in asset prices, the total assets held by the world’s largest banks decreases by about US $291.3 billion. Thus, over time, after a business cycle (recovery, recession, recovery), the total assets of the world’s largest banks increase by an average of US $90 billion.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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