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Record W1486890379

Structural VARs and DSGE models: applications to macroeconomics

2003· dissertation· en· W1486890379 on OpenAlexfundno aff
Stefano Neri

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2003
Typedissertation
Languageen
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicMonetary Policy and Economic Impact
Canadian institutionsnot available
FundersBanca d'ItaliaQueen's University
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Los argumentos de la tesis son los modelos VAR estructurales y los modelos dinámicos de equilibrio general ambos aplicados a la macroeconomía. El primer capítulo analiza, por medio de modelos VAR, los efectos de la políticas monetaria y fiscal sobre el producto interior bruto (PIB) y el nivel de los precios en la economía norteamericana a partir de los años sesenta. Ambas políticas producen efectos pequeños. El capítulo demuestra que si en un modelo VAR para el análisis solo de la política monetaria se incluyen variables fiscales, sus efectos se educen de la mitad. El segundo capítulo analiza los efectos de aumentos de los tipos de interés a corto plazo sobre los índices de bolsas en los países que forman el G-7 y en España. Los efectos, en general negativos y transitorios, son diferentes en termino de reducción de los índices entre los países analizados. Variaciones exógenas de los tipos de interés no parecen ser responsables de los principales movimientos en los índices de bolsa. El tercer capítulo presenta un modelo de equilibrio económico general en el cual las familias consumidoras pueden invertir en acciones y en depósitos bancarios. El modelo, calibrado sobre los datos de la economía norteamericana es capaz de reproducir, desde un punto de vista cualitativo, los efectos de la política monetaria sobre el índice de la bolsa. El ultimo capítulo confronta tres modelos de equilibrio económico general alternativos del ciclo económico. En el primero las fricciones financieras determinan endógenamente costes para variar el nivel de capital. En los otros dos estos costes son exógenos. Los modelos son estimados mediante el método de la máxima verosimilitud utilizando datos sobre la economía norteamericana de 1966 hasta el 2001. El resultado principal es que el primer modelo no parece explicar mejor que los modelos alternativos las dinámicas de las principales variables del modelo.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.047
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.200 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2003
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