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Enregistrement W7000239053

Évaluation de la relation entre la courbe de rendement et le taux de croissance future du PIB et impact de la crise financière de 2008 : application au Canada et aux États-Unis

2020· other· fr· W7000239053 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Western europeLimiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude analyse la relation entre la courbe de rendement obligataire et le taux de croissance du PIB avant et après la crise financière de 2008. Plusieurs auteurs ont montré que la courbe de rendement obligataire permet de prévoir le taux de croissance économique futur. Selon la littérature économique, la politique monétaire y joue un rôle central. Pendant la crise financière de 2008, les banques centrales de plusieurs pays dont le Canada et les États-Unis ont adopté des politiques monétaires exceptionnelles qui ont mené à des taux d’intérêt très bas pratiquement à 0 %. Il semble donc opportun de vérifier si ce changement de politique monétaire induit par la crise financière a eu un impact sur la capacité de la courbe de rendement à prévoir le taux de croissance futur du PIB. Pour atteindre nos objectifs, nous nous inspirons de la méthodologie utilisée dans Dotsey (1998). Il s’agit d’un modèle d’estimation par les moindres carrés sur plusieurs sous-échantillons. Le test de Chow est aussi effectué en vue de détecter la présence de bris structurel. Les données couvrent la période de 1995T1 à 2019T2. Nous considérons deux sous-périodes soit la période avant la crise financière qui s’étend de 1995T1 à 2007T4 et la période après la crise financière qui va de 2008T1 à 2019T2. Les résultats de l’estimation montrent que la crise financière a eu un impact marqué sur la capacité de la courbe de rendement à prévoir le taux de croissance du PIB, autant au Canada qu’aux États-Unis. Les tableaux de variation des résultats nous laissent penser que l’impact d’une hausse de l’écart de rendement sur le taux de croissance du PIB n’est pas le même d’une période à l’autre pour les États-Unis. Au Canada par contre, l’effet est le même sur la période avant et après la crise financière.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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'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
Publié2020
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