Notice bibliographique
Résumé
This thesis studies the relationship between business cycles, banks, and money. The first chapter focuses on the relationship between bank credit supply and economic volatility. I build a DSGE model with nominal and financial frictions. The novel aspect of the model is the banking sector which finances its lending activity with both pre-accumulated household savings and deposits that are created—ex nihilo—by the banking sector. I contribute to the literature by studying the relative importance of bank credit supply shocks in driving economic volatility. The model is estimated using US data. There are three main results of this chapter. First, I find that an unexpected contraction in the supply of bank credit leads to an economic recession. Second, bank credit supply shocks account for 55% of the volatility in investment and GDP. Third, the model can replicate two stylized facts previous models failed to capture: bank net worth is sticky and bank leverage is procyclical. In the second chapter I focus on the Canadian banking sector. The first half of the chapter provides a brief historical account of the development of the banking system in Canada and makes comparisons with the development of the US banking system. The second half of the chapter uses detailed bank-level balance sheet data of the Big Five Canadian banks to tease out six stylized facts of the Canadian banking sector. They are: first, it is dominated by five large banks; second, credit is deepening; third, net worth is ‘sticky’; fourth, leverage is procyclical; fifth, balance sheet risk is falling; and sixth, rising bank output is driven by liquid liabilities. In the third chapter I estimate a bank credit supply shock using both firm and bank qualitative survey data regarding lending/borrowing conditions in the Canadian economy. The survey data is purged of factors which also affect loan demand. Using a monetary VAR model, I find that an unexpected one-standard-deviation contraction of bank credit supply leads to a mild economic recession. Moreover, I find that the results are robust to a variety of specifications and a different identification strategy.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».