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Enregistrement W6890427682 · doi:10.34989/tr-28

A Comparison of Alternative Methods of Monetary Aggregation: Some Preliminary Evidence

2024· article· en· W6890427682 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBank of Canada Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperlativeMonetary policyAsset (computer security)Measure (data warehouse)Stability (learning theory)Market liquidity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The monetary aggregates presently computed have a number of restrictive structural characteristics which could limit their usefulness as economic indicators and policy targets, when these aggregates are used to measure the volume of liquidity or "money" in the economy. Their simple linear structure implicitly treats all the included monetary components as perfect substitutes, and imposes an additive unit-weighted utility function on all asset holders. Additionally, the traditional aggregates are very selective and exclude non-bank monetary assets. In this paper we construct and test a number of alternative, "superlative", monetary aggregates. These new aggregates have a more flexible functional form and give explicit recognition to the heterogeneous nature of various financial instruments by assigning a unique price weight to each monetary component. Superlative monetary aggregates are compared with conventional (summation) monetary aggregates in three critical areas: information content, causality, and stability. While superlative aggregates tend to follow more consistent time paths than summation aggregates, their overall performance is very mixed. Superlative monetary aggregates appear to contain less information on contemporaneous and future income levels than their summation counterparts, and fail to provide any new insights on money-income causality. Equations explaining their behaviour do, however, display greater parameter stability at broad levels of aggregation, providing weak evidence in favour of superlative aggregation. This is not the case at narrower levels of aggregation. All of these findings are generally consistent with the results of similar tests in the United States and, taken together, suggest that narrow conventional aggregates are at least as good as and perhaps better than any existing alternatives. Though superlative aggregation in general has much to recommend it, the superlative monetary aggregates appear to be affected by a number of practical and theoretical problems which may limit their viability as alternatives to the conventional money measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,191
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,191
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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