Threshold Cointegration and Granger Causality Between CPI And PPI In Selected Countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper mainly investigates the threshold cointegration and Granger-causality relationships between the CPI and PPI series in the selected countries for policymakers to effectively control inflation. We first applied the unit root test to ensure the integration order of all the series, and then both the linear Engle-Granger (E-G) and the nonlinear Enders-Siklos (E-S) cointegration tests for comparative analysis. Lastly, Granger causality tests are adopted in the momentum threshold vector error correction model (M-TVECM), which is used to estimate the different speeds of adjustment and explore the causal relationship between CPI and PPI in the selected countries. While the E-G test cannot detect cointegration in almost all countries, the E-S test with higher power when there is asymmetric adjustment, supports the cointegration relationship in Canada, Denmark, Indonesia, Japan, Pakistan, Spain, and Uruguay. The evidence also supports the existence of asymmetric threshold adjustment in all cointegrated systems. In addition, the empirical results indicate that Granger causality in the M-TVECM can be classified into two categories. One kind is about CPI leading to PPI, including Spain only while another kind is about bidirectional causality between CPI and PPI for other countries in the M-TVECM.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».