Impacto de la normalización de la política monetaria de la FED en el acceso al crédito de las empresas latinoamericanas
Bibliographic record
Abstract
El financiamiento de las empresas (interno o externo) es lo que potencia el tejido productivo de los países, así entonces esta investigación tiene como objetivo estimar el impacto de la normalización de la política monetaria de la Reserva Federal de Estados Unidos sobre el acceso al crédito de las empresas latinoamericanas. Se implementa un modelo de elección discreta sobre un panel longitudinal para 25 mil firmas en 12 países entre el 2010 y 2017. Se introducen diversas variables internas y externas a las firmas. Adicionalmente, se incluyen variables sobre la estructura bancaria de los países, la variación de las tasas de interés nacionales y de las FED. Entre los resultados se obtiene que los determinantes más relevantes para acceder al crédito son las características internas de las firmas. Por otro lado, el cambio de la política monetaria de la Reserva federal no fue significativa en las estimaciones. Adicionalmente se encontró que mayores niveles de competencia en el sector financiero disminuyen la cantidad de fondos internos utilizados por las empresas para financiar la actividad productiva de la firma un 12%.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".