Impact du développement des marchés boursiers sur la croissance économique au Canada
Notice bibliographique
Résumé
RESUMÉNous avons évalué empiriquement la relation entre le développement des marchés boursiers et la croissance économique au Canada.Les données, sur la base de quatre modèles sur douze estimés, suggèrent un impact positif de long terme du développement du marché boursier sur la croissance économique.La croissance économique étant mesurée par la variation du Produit Intérieur Brut par tête et par la variation de la productivité du travail et le développement du marché boursier approximé par la taille du marché boursier, le taux de rotation en volume égale au rapport des transactions en volume sur la capitalisation boursière en volume et la profondeur du marché.A court les données révèlent un impact positif encore plus significatif du développement du marché boursier approximé par la taille du marché boursier sur la croissance économique mesurée par la variation du Produit Intérieur Brut par tête.Les tests de causalité des Granger mettent en évidence une relation positive significative unidirectionnelle.La direction de causalité va du développement du marché boursier (approximé par la profondeur du marché) à la croissance économique (mesurée par la productivité du travail) plutôt que l'inverse.Des résultats à cependant prendre avec une certaine prudence étant donné la petite taille des échantillons.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».