Overleveraging, financial fragility and the banking-macro link : theory and empirical evidence \n
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We investigate consequences of overleveraging and financial-sector stress on real \neconomic activities. When banks become vulnerable, due to high leveraging, and \nthere is a strong feedback between the real and the financial sector, a regime of high \nfinancial stress may arise. The vulnerability of the banking system in a high lever- \nage and a high-stress regime can, through macro feedback effects, result in unstable \ndynamics. To assess this question empirically, we employ a nonlinear, multi-regime \nvector autoregression approach (MRVAR), to explore the consequences of instabili- \nties arising from regime dependent shocks. We analyze data on industrial production \nand the IMF Financial Stress Index. In order to assess how output is affected by \nthe individual risk drivers making up the IMF index, we study eight economies - \nthe U.S., Canada, Japan and the UK, and for the four largest euro-zone economies, \nnamely, Germany, France, Italy, and Spain, using Granger-causality and nonlinear \nimpulse-response analysis. Our results strongly suggest that financial-sector stress, \nexerts a strong, nonlinear influence on economic activity, but that individual risk \ndrivers affect economic activity rather differently across stress regimes and across \ncountries.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 découle