Crowding Out and Multiplier Effect in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of government policy from the issuance of SUN, which is anticipated to increase the amount of APBN funding available from the capital market, is affecting private investment and macroeconomic conditions. This research aims to find the correlation between SUN issuance, private bonds, Gross Domestic Product, inflation, and interest rates and finding out whether there is a multiplier effect in short term due crowding-out conditions in Indonesia. Canonical correlation is used to forecast and analyze correlations between sets of dependent and independent variables within a group. The degree of relationship between two sets of variables is measured by the canonical correlation, which characterizes an ideal linear combination of dependent and independent variables The government policy for issuing bonds (SUN) may alter the change with 48.437 percent on dependent variables (Gross Domestic Product, inflation, interest rates, and Indonesian Composite Index), and vice versa, changes in independent variables will also have an effect on changes with 38,666 percent in independent variables (Stocks, Government Bonds, And Corporate Bonds). The crowding out effect doesn’t produce the expected increase in the economic scale greater than one as predicted by Keynesian theory; however, Indonesia's crowding-out situation has a positive multiplier effect, leading to increases in Gross Domestic Product, Inflation and the Indonesian Composite Index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».