Determinants of Financial Stability and Development in South Africa: Insights from a Quantile ARDL Model of the South African Financial Cycle
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the short-run and long-run dynamics of the financial cycle in South Africa, focusing on its macroeconomic drivers and their asymmetric effects across different phases. It addresses the persistent challenge in emerging market economies of balancing financial development and stability amidst volatile conditions. Using monthly data from 2000 to 2024, the research employs a quantile autoregressive distributed lag (QARDL) model to capture the heterogeneity and persistence of macro-financial linkages across the financial cycle’s distribution. The use of the QARDL model in this study allows for capturing asymmetric and quantile-specific relationships that traditional linear models might overlook. Findings reveal that monetary policy, and the housing sector are key drivers of long-term financial development in South Africa, showing positive effects. Conversely, exchange rate movements, inflation, money supply, and macroprudential policy dampen financial development. Short-term financial booms are associated with GDP growth, credit, share, and housing prices. Money supply and inflation are more closely linked to burst phases. These results underscore the importance of policy coordination, particularly between monetary and macroprudential authorities, to balance promoting financial development and ensuring stability in emerging markets. This study contributes to the empirical literature and offers practical insights for policymakers.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».