Impacts of Dynamic Fiscal Multipliers on Brazilian Economic Growth: A Note on NARDL
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing fiscal multipliers reveals that the impacts of government spending on the economy aren’t always symmetrical; that is, an increase in spending can have a different effect than a reduction of the same magnitude. Evidence of asymmetries in the positive and negative effects of expenditures is crucial for effective fiscal policy formulation. The study analyzed the asymmetric effects of dynamic fiscal multipliers, government revenues, and expenditures on the growth of the Brazilian economy from 2003 to 2019. A Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) model was used, yielding the following results. A decrease in government expenditures produced an uncommon outcome. Specifically, a reduction in expenditures led to a decrease in GDP growth until the 4th quarter. After this point, GDP began to grow, moving into positive territory and remaining there until reaching its long-run negative limit in the 16th semester. In other words, a reduction in expenditures resulted in an improvement in the expectations of economic agents (producers and consumers) and in the country’s macroeconomic situation. Conversely, a reduction in revenues, through a decrease in taxes, led to GDP growth until the twelfth quarter, peaking in the fourth quarter. It can be assumed that this growth was caused by increases in households’ disposable income, enabling greater consumption, and by increased financial resources allocated to business investments.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».