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Enregistrement W6993691790

Foreign shocks

2015· report· en· W6993691790 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBIBSYS Brage (BIBSYS (Norway)) · 2015
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic stochastic general equilibriumCounterfactual thinkingSmall open economyInflation (cosmology)Business cycleExchange rateProductivityOpen economyInvestment (military)Supply shock
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How and to what extent are small open economies affected by international shocks? I develop and estimate a medium scale DSGE model that addresses both questions. The model incorporates i) international markets for firm-to-firm trade in production inputs, and ii) producer heterogeneity where technology and price setting constraints vary across industries. Using Bayesian techniques on Canadian and US data, I document several macroeconomic regularities in the small open economy, all attributed to international disturbances. First, foreign shocks are crucial for domestic fluctuations at all forecasting horizons. Second, productivity is the most important driver of business cycles. Investment efficiency shocks on the other hand have counterfactual implications for international spillover. Third, the relevance of foreign shocks accumulates over time. Fourth, business cycles display strong co-movement across countries, even though shocks are uncorrelated and the trade balance is countercyclical. Fifth, exchange rate pass-through to aggregate CPI inflation is moderate, while pass-through at the sector level is positively linked to the frequency of price changes. Few of these features have been accounted for by existing open economy DSGE literature, but all are consistent with reduced form evidence. The model presented here offers a structural interpretation of the results.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,140

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
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Résumé présentoui

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