Un modèle NATREX synthétique pour une petite économie « développée » ouverte contrainte sur les marchés internationaux de capitaux
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de présenter un modèle synthétique de taux de change réel d’équilibre de type « NATural Real EXchange rate » pour une petite économie « développée » et ouverte mais confrontée à des marchés de capitaux imparfaits. Conformément à la tradition NATREX, le taux de change réel d’équilibre dépend de l’horizon temporel considéré. À moyen terme, il est déterminé, dans le cadre d’un équilibre de flux, conjointement par un ensemble de fondamentaux réels (la productivité globale, la demande étrangère, les termes de l’échange, le taux d’intérêt réel, la préférence pour le présent et les dépenses publiques) et de variables prédéterminées (le capital productif et la dette externe). À long terme, par contre, des ajustements de nature stock-flux, liés aux mouvements endogènes des variables prédéterminées, entrent en jeu. Le taux de change réel d’équilibre ne dépend plus alors que des seuls fondamentaux réels. Par ailleurs, cette présentation fait ressortir l’importance de certains paramètres structurels du modèle, à savoir l’effet richesse, l’élasticité des importations par rapport à l’investissement national et le degré de mobilité internationale des capitaux.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".