Capital Flows to Latin America and the Caribbean: Third Quarter 2019
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
These are the main highlights of the Capital Flows to Latin America, Third Quarter 2019 edition: \n \n• International bond issuance from Latin America and the Caribbean (LAC) in the third quarter (Q3) of 2019 was US$ 39.3 billion. It was up 17% from the second quarter, and up 541% from the third quarter of 2018, and it was the highest third-quarter issuance since 2010. \n \n• From January to October 2019, the region’s total bond issuance reached US$ 103 billion, 20% higher than in the same period in 2018. \n \n• The three top issuers, sovereign and corporate issuance combined, accounted for 65% of the total issuance in the first ten months of 2019 – they included Mexico (30%), Brazil (23%) and Chile (12%). Corporate issuance represented 67.5% of the total. \n \n• From January to October 2019, both Latin American stocks and debt spreads partially recovered from the rout caused by the increase in volatility and risk perception in global markets in the second half of 2018. The JPMorgan EMBIG Latin component tightened 144 basis points, while Latin American stocks gained 8.2% according to the MSCI Latin American index. \n \n• On balance, credit quality has deteriorated this year. There were six credit rating upgrades and seven downgrades from January to October of 2019. In November, there was one more downgrade. When looking at all credit rating actions, including outlook revisions, there were eleven positive and eighteen negative actions year-to-date (as of November 22). \n \n• Finally, there was a recovery in green bond issuances from the region. From January to October 2019, green bond issuances in international markets amounted to US$ 4.6 billion, which represented 4.5% of the region’s total international bond issuance. \n \n• In June, Chile became the first sovereign in the region to issue green bonds
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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