An Empirical Analysis of Foreign Exchange Reserves in Emerging Asia,” Bank of Canada, Working Paper
Notice bibliographique
Résumé
ver the last few years, the U.S. ability to finance its current account deficit has been facilitated by massive pur-chases of U.S. Treasury Bonds and agency securities by Asian central banks. As a re-sult, Asian central banks have accumulated large stockpiles of U.S.-dollar foreign exchange reserves. In theory, a country holds reserves as a buffer stock to smooth unexpected and temporary im-balances in international payments. In deter-mining the optimal level of reserves, the monetary authority will seek to balance the costs of macroeconomic adjustment incurred if reserves are exhausted with the cost of holding reserves. Reserve hoarding entails sterilization costs stemming from the negative spread be-tween the interest earned on reserves and the in-terest paid on the country’s public debt. Moreover, if capital flows are not sterilized, sus-tained accumulation of reserves will, at some point, generate inflationary pressures that could threaten domestic financial stability. If Asian central banks decide to stop accumulating U.S.-dollar reserves, they could trigger an abrupt de-preciation of the U.S. dollar. Given the potential impact on global interest rates, economic growth, and financial stability, the issue of Asian reserve accumulation is of considerable importance. Our objective is to assess the degree to which the current level of foreign exchange reserves held by Asian central banks diverges from that predicted by the standard macroeconomic de-terminants.1 To do so, we estimate a long-run demand function for reserves in a panel of eight
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».