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Enregistrement W4415329827 · doi:10.5539/ijef.v17n11p28

Institutionalization and Effectiveness of Macroprudential Policy: Evidence from Latin American Countries

2025· article· W4415329827 sur OpenAlexvenueno aff
Leonardo Aparecido Santos Silva, Marcos Roberto Vasconcelos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueEconomic Growth and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansInstitutionalisationContext (archaeology)Real estateBalance sheetPanel dataSample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work analyzes the relationship between macroprudential policy and different credit balances in Latin America distinguishing between loosening and tightening regulatory direction and focusing on the individual impact of each macroprudential instrument. Using quarterly data for ten countries covering the 2000-2019 period and employing panel OLS with fixed effects and covariance matrix, corrected by Arellano’s method, we analyze the full sample and compare the pre-and-post 2009 subperiods to assess the role of intensifying macroprudential policy institutionalization on its effectiveness. Positive results were predominant for the total, corporate, and real estate credit balance in the loosening measures. The tightening occurred in the balance of consumer credit and real estate. These effects, mainly from 2009 onwards, with the beginning of the institutionalization of macroprudential policy. The findings contribute to a more granular understanding of macroprudential policy impact, highlighting the importance of policy direction, specific instruments, credit type and the institutional context in Latin America.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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