Foreign Exchange Reserves. Recent Evolution
Notice bibliographique
Résumé
The world foreign exchange reserves declined 7% from the first quarter of 2014 to the second quarter of 2016, mostly due to a significant reduction in reserve accumulation in emerging and developing economies – a 13% drop – which compares with a slight increase of 4.5% in advanced economies in the same period. \nEmerging and developing economies reduced their share of world reserves as a result – from 68% in the second quarter of 2014 to 64% in the second quarter of 2016 – whereas the advanced economies’ share rose from 32% to 36% in the same period. The increase in foreign exchange reserves in developed countries was not only in relative but also in absolute terms. \nIn Latin America and the Caribbean, there were two different trends in the accumulation of foreign exchanges reserves in the period – a downward trend since 2014 up to the end of 2015, and an upward trend for the first eight months of 2016. The behavior of nominal exchange rates in the region (based on a combined index of currencies) was also characterized by two different trends in the same period – a strong depreciation since 2014 up to the end of 2015 and a slight appreciation in the first eight months of 2016. \nBrazil has maintained the largest foreign exchange reserves in the region. Brazilian reserves increased US$ 1.4 billion from August 2015 to August 2016. Mexico has the second largest reserves in the region. It has kept its position despite a reduction in its reserves of almost US$ 10 billion in the same period. Peru has the highest reserves-to-GDP ratio in the region (32%), followed by Uruguay (28%), while Argentina has the smallest (5%). The region’s average reserves-to-GDP ratio is 17%. \nStress testing the stockpile of foreign exchange reserves in the region show that reserves for most countries are enough to finance their current account deficit for more than two years and at least three quarters of imports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,078 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».