Cette étude utilise les techniques de cointégration CCR, FM-MCO, MCOD, et le VECM de Johansen pour trouver les déterminants macroéconomiques de l'épargne canadienne et québécoise entre 1981 et 2010. Trois spécifications de l'épargne sont utilisées : l'épa / Les déterminants macroéconomiques de l'épargne québécoise et canadienne une étude économétrique
Bibliographic record
Abstract
Cette etude utilise les techniques de cointegration CCR, FM-MCO, MCOD, et le VECM de Johansen pour trouver les determinants macroeconomiques de l'epargne canadienne et quebecoise entre 1981 et 2010. Trois specifications de l'epargne sont utilisees : l'epargne en millions $, l'epargne en log naturel et le taux d'epargne personnel. Les variables explicatives provenant de la theorie de la consommation et utilisees dans les estimations sont : la richesse nette, le revenu disponible, le credit a la consommation, le credit hypothecaire, les contributions des employes au REER et au RPA, le taux d'interet reel, l'inflation, la participation des femmes au marche du travail, et les proportions selon l'âge de la population. Selon les tests de racine unitaire de Phillips-Perron, la majorite des variables sont soit I(0) soit I(1), mais l'ordre d'integration des contributions aux regimes de pension prives et des proportions de la population selon l'âge oscille entre stationnaire autour d'une tendance I(1) et I(2). Les trois specifications de l'epargne sont cointegrees selon le test de cointegration d'Engle-Granger. Le test de Johansen detecte meme plusieurs relations de cointegration, c'est ce qui complique beaucoup l'estimation d'un modele a correction d'erreur. Selon les elasticites des relations de long terme estimees par les differentes techniques de cointegration, la meilleure specification pour etudier l'epargne canadienne et quebecoise est le taux d'epargne. Un modele a correction d'erreur de Johansen est alors implemente pour cette specification de l'epargne pour le Canada et le Quebec. Les resultats de l'analyse impulsionnelle tiree du modele canadien indiquent qu'un choc sur la richesse nette ou sur le credit hypothecaire ou sur le taux d'interet reel aurait un impact positif sur le taux d'epargne canadien tandis qu'un choc sur les contributions au REER ou sur la participation des femmes au marche du travail aurait un impact negatif et permanent. Le credit a la consommation aurait un impact negatif pendant quatre trimestres; ensuite l'impact est positif mais il ne converge pas. L'impact de l'inflation est tres petit. Dans le cas de l'analyse impulsionnelle quebecoise, un choc sur la richesse nette ou sur le credit a la consommation ou sur le credit hypothecaire ou sur le taux d'interet aurait un impact positif et permanent sur le taux d'epargne. Celui des contributions au REER est d'abord positif mais il decroit et devient negatif a partir du 4e trimestre sans converger vers une valeur. Un choc sur la participation des femmes au marche du travail a d'abord un impact negatif; ensuite l'impact converge vers une valeur positive. L'inflation aurait en grande partie un impact positif sur le taux d'epargne. Il faut noter que les analyses impulsionnelles sont peut-etre biaisees et ne sont pas robustes a cause de la difficulte a bien identifier les relations de cointegration dans le modele a correction d'erreur du Canada et en particulier du Quebec.
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 | 0.006 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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.
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".