Unconventional Monetary Policy in the United States : An empirical study of the quantitative easing (QE) effects on households and firms
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative Easing is an unconventional instrument when conducting monetary policy with the aim of stimulating the economy. The instrument is a complementary tool when changing the nominal interest rate is no longer effective. In the United States this unconventional instrument has been used through three different waves between December 2008 to October 2014. This research paper investigates two different regressions, one for the dependent variable consumption and one for the dependent variable investments to capture the effects on households and firms respectively. The results are used to study whether the unconventional monetary policy has had any effects on these variables and if the dependent variables are affected to different degrees. Data for this paper is collected between the first quarter of 2005 until the fourth quarter of 2019. The modelling used is the Auto Regressive Distributed Lag Model (ARDL) for the two different regressions. All variables in the regressions are critically tested for unit roots, autocorrelation, heteroscedasticity and misspecification to validate the analysis. The findings of our ARDL models indicate that investments are affected by quantitative easing to a larger degree than consumption by 3.8 times the change of the coefficients at its optimal lags.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».