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Enregistrement W4407799351 · doi:10.1108/jes-08-2024-0575

G10 cross-country connectedness over US growth

2025· article· en· W4407799351 sur OpenAlexaboutno aff
Paulo Rogério Faustino Matos, D. Vieira, Cristiano da Silva, Igor Lucena

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial connectednessEconomicsPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose We extend a classic macroeconomic framework guided by extensive empirical and theoretical literature on growth transmission channels and shock decomposition, with the purpose of measuring the growth spillovers from G-10 countries to the US. Design/methodology/approach We use a time-varying parameter vector autoregressive (TVP-VAR) model with dynamic structures to measure time-varying external spillover effects under different economic conditions, i.e. controlled by a representative set of American macroeconomic variables. Findings Based on our empirical exercise from 1996q3 to 2023q1, we emphasize the roles of France and Russia in the late 1990s as well as the G7 (excluding the US) and Eurozone countries following the pandemic. We also provide insights into the internal transmission channels. Research limitations/implications We find that Germany, Japan and Italy only managed to have a net spillover effect on the US in one or two quarters in 1996 and 1997, while the influence of Canada, China, the UK and India appears to affect American growth between 1996 and 1999. The influences of France and Russia are stronger, as they can impact the American economy for more than 30 quarters. Regarding economic blocs, the G7 (excluding the US) and the Eurozone can impact the US during and after the pandemic. Practical implications Our results on internal pass-through show a relevant role played by the high levels of American debt and interest rates. This finding is relevant and worrying, and it is aligned with literature on the effects of high levels of public indebtedness and inflation after the pandemic, even in developing economies. In this context, according to empirical findings reported by Matos et al. (2024) based on conditional wavelet tools, most relationships between debt and GDP are given by anti-phasic leadership of the debt (0–4-year frequency period), while inflation can lead to growth in the opposite direction (0–8-year frequency period). Social implications This evidence is significant as recent years have reshaped the understanding of power, with several states emerging as new powers. The role of economic blocs after the pandemic supports this viewpoint. To summarize, both the domestic macroeconomic scenario and the geopolitical forces pose challenges to the American economy. Originality/value Our work differs from previous related studies in two aspects. First, unlike most, we use the conditional connectedness approach outlined by Stenfors et al. (2022). Second, we extend a macroeconomic-based growth cycle model instead of a neoclassical approach.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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