ОБСЛЕДОВАНИЕ СБАЛАНСИРОВАННОСТИ СПРОСА И ПРЕДЛОЖЕНИЯ НА КРЕДИТНОМ РЫНКЕ: ОПЫТ ЦЕНТРАЛЬНЫХ БАНКОВ
Bibliographic record
Abstract
Список використаних джерел 1. The Euro Area Bank Lending Survey. 3rd Quarter of 2014 [Елект-ронний ресурс] // European Central Bank: [сайт]. – Режим доступу: http://www.ecb.europa.eu/stats/pdf/blssurvey_201407.pdf?da48b686a17b77a3521c30083610656f. (дата використання джерела: 25.09.2014). 2. The Euro Area Bank Lending Survey. 3rd quarter of 2012 [Елект-ронний ресурс] // European Central Bank: [сайт]. – Режим доступу: http://www.ecb.europa.eu/stats/pdf/blssurvey_201210.pdf. (дата викорис-тання джерела: 20.09.2014). 3. The July 2014 Senior Loan Officer Opinion Survey on Bank Lending Practices. [Електронний ресурс] // Federal Reserve: [сайт]. – Режим доступу: http://www.federalreserve.gov/boarddocs/snloansurvey/ 201408/fullreport.pdf. (дата використання джерела: 21.09.2014). 4. The October 2012 Senior Loan Officer Opinion Survey on Bank Lending Practices [Електронний ресурс] // Federal Reserve: [сайт]. – Режим доступу: http:// http://www.federalreserve.gov/boarddocs/ SnLoanSurvey/201210/default.htm. (дата використання джерела: 20.09.2014). 5. Lown C. The Credit Cycle and the Business Cycle: New Findings Using the Loan Officer Opinion Surve / C. Lown, D. Morgan: [Електронний ресурс] -- Режим доступу: http:// http://www.newyorkfed.org/research/ economists/morgan/morgan_credit_cycle.pdf. (дата використання джере-ла: 25.09.2014). 6. Cunningham T. The Predictive Power of the Senior Loan Officer Survey: Do Lending Officers Know Anything Special? [Електронний ресурс] // Federal Reserve: [сайт]. – Режим доступу: https://www.frbatlanta.org/ research/pubs/wp/working_paper_2006-24.aspx(дата використання джере-ла: 15.09.2014). 7. Bondt D. The euro area bank lending survey matters: empirical evidence for credit and output growth / D. Bondt, А. Maddaloni [Електро-нний ресурс] // European Central Bank: [сайт]. – Режим доступу: http://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1160.pdf (дата викорис-тання джерела: 25.09.2014). 8. Егоров А.В. Анализ и мониторинг условий банковского креди-тования / А.В. Егоров, А.С. Кармазина, Е.Н. Чекмарева // Деньги и кре-дит. – 2010. – №10. – С.16–22. 9. Моисеев С.Р. Денежно-кредитная политика: теория и практика: учеб. пособие / С.Р. Моисеев. – М.: Московская финансово-промышленная академия, 2011. – 784 с. 10. Маевский В. О некоторых особенностях функционирования денежного акселератора / В. Маевский, К. Зорин // Вопросы экономики. – 2011. – №9. – С.27–41. 11. Радева О.В. Основные подходы к применению индикаторов условий банковского кредитования в макроэкономическом моделиро-вании / О.В. Радева // Деньги и кредит. – 2012. – №10. – С.54 – 58. 12. Назаров А. Обследование изменений условий банковского кредитования [Електронний ресурс]. / А. Назаров, Д. Булова // Банкаўскi веснiк. – 2012. – №4. – Режим доступу: http://www.nbrb.by/bv/articles/ 9033.pdf (дата використання джерела: 20.09.2014). 13. Мищенко С.В. Стимулирование кредитования как фактор эко-номического роста / С.В. Мищенко // Вестник Финансового университе-та. – 2013. – №1(73). – С.35–45. 14. Cлав'янська Н.Г. Світовий досвід моніторингу умов банківсько-го кредитування / Н.Г. Cлав'янська // Фінансовий простір. – 2011. – №3. – С.72–76. 15. Обзор Центра макроэкономических исследований Сбербанка России. 12–18 сентября 2011 г. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.sbrf.ru/common/img/uploaded/analytics/2011/ (дата викорис-тання джерела: 15.09.2014). 16. Изменения условий банковского кредитования во I квартале 2013 года [Електронний ресурс] // Банк России: [сайт]. – Режим доступу: http://www.cbr.ru/dkp/print.aspx?file=iubk/iubk_13-1.htm&pid=dkp&sid= itm_5742. (дата використання джерела: 15.09.2014). 17. Изменения условий банковского кредитования во II квартале 2012 года [Електронний ресурс] // Банк России: [сайт]. – Режим доступу: http://www.cbr.ru/dkp/print.aspx?file=iubk/iubk_12-2.htm&pid=dkp&sid=itm_5742 (дата використання джерела: 15.09.2014).. 18. Науменкова С. Розвиток кредитування у посткризових умовах / С. Науменкова, С. Міщенко // Банківська справа. – 2013. – №1. – С.3-19. Надійшла до редколегії С
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.051 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".