Unveiling economic resilience: exploring the impact of financial vulnerabilities on economic volatility through the economic vulnerability index
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While earlier studies have explored the relationship between economic vulnerability and economic resilience, they have repeatedly overlooked the significance of financial vulnerabilities within the economic vulnerability index, and the effects of financial and economic vulnerabilities on economic volatility. An attempt is made in this study to close this research gap by conducting a detailed analysis of the relationship between financial vulnerabilities, economic vulnerability and economic volatility, stressing the significance of tweaking prevailing vulnerability indices to fully encapsulate its multidimensional nature in developing countries. Employing panel data for 142 countries over the 2002 to 2022 period and a robust econometric approach like the Driscoll and Kraay fixed effect method, the study reveals that financial vulnerabilities yield significant coefficients to influence economic volatility, thereby accentuating their significance in the Economic Vulnerability Index. Sub-group analyses reinforce the need for incorporating financial variables in vulnerability investigations. Moreover, the causality tests reveal that all the variables and indices meant to capture the economic and financial vulnerabilities Granger causes economic volatility across the sample. In essence, this study fills a critical gap in existing research by demonstrating, that financial vulnerabilities significantly influence economic volatility, underscoring the imperative of integrating financial variables into vulnerability assessments for policymakers and scholars focusing on sustainable development. This study contributes to a broader understanding of economic vulnerability by highlighting the crucial role of financial vulnerabilities in driving economic volatility, suggesting a fundamental reconsideration of existing vulnerability assessment frameworks for policymakers and researchers focused on sustainable development frameworks. By uncovering the causal relationship between financial vulnerabilities and economic volatility across a diverse set of countries, the findings underscore the imperative of integrating financial factors into vulnerability investigations to enhance resilience and stability in developing economies.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».