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Enregistrement W7020909478

Monetary Policy Analysis and its Contemporary Challenges

2024· dissertation· en· W7020909478 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonetary policyReal estateSample (material)Event (particle physics)Policy analysisLiberian dollarYield (engineering)Empirical evidenceInterest rate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis contains three essays on the empirical analysis of monetary policy. While the subjects are diverse, they all share the goal of providing for a thorough, data-driven analysis of critical policy developments related to communications from North American central banks. The first chapter examines the effectiveness of central bank communications as a policy tool. To evaluate this otherwise qualitatively-oriented policy channel, a new dictionary of central banking sentiment is developed using natural language processing. This dictionary aims to capture the relative prevalence of positive (contractionary) versus negative (expansionary) words used in discussions of the monetary policy landscape. It is then applied to a large sample of news articles, where sentiment scores are computed and adopted in two forms of empirical analysis. The first form of analysis utilizes these sentiment scores in a high-frequency event study, which indicate that positive communication surprises lead to increased interest rates across various horizons on the yield curve, along with an appreciation of the Canadian dollar relative to other major currencies. The sentiment measure is also employed in a lower-frequency analysis, where the average score across all articles is computed on a monthly basis. VAR estimates support the findings from the high-frequency event analysis and allow exploration of other outcomes available only at a monthly frequency. The analysis suggests limited direct evidence of links between communication shocks, prices, and real measures of economic activity, except for the real estate market. In the second chapter, we profile an essential case study that emerged during COVID-related monetary stimulus, where central banks sought to dismiss concerns about rising inflation as "transitory." This chapter focuses on the United States and develops a separate tailored dictionary that is used to quantify the degree of belief (or disbelief) in the transitory inflation signal. It analyzes news articles and tracks changes in sentiment-derived signal credibility over time, revealing that overall levels of credibility declined as positive inflation surprises persisted throughout 2021. This measure is then adopted within the framework of a daily VAR model, showing that the signal credibility measure declines significantly to positive inflation surprises and that market-based inflation expectations rise even at extended horizons in response to negative shocks from the credibility measure. The final chapter explores the potential intersection between economic inequality and monetary policy in Canada. In the first exercise, a macro panel exercise reveals a "U-shaped" effect on income sourced from labour, meaning that expansionary policy benefits the bottom and upper ends of the income distribution most significantly in percentage terms. A similar pattern is observed for non-labour income, which tend to favour the wealthiest Canadians, and particularly since the 2008-2009 Financial Crisis. Time series evidence highlights a growing connection between policy surprises and real asset prices, with a more modest impact on unemployment. Altogether, these essays address crucial issues related to monetary policy, emphasizing the importance of evidence-based analysis and objective quantitative research in evaluating the effectiveness and consequences of central bank communications and policies.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0050,026
Communication savante0,0160,024
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0090,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission1
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