Impact des politiques Budgétaire et Monétaire sur la croissance Economique en RDC de 1960 A 2020
Bibliographic record
Abstract
Ce travail analyse l’impact des politiques monétaires et budgétaires sur la croissance économique en RDC, en se basant sur une méthode d’extraction de la production intérieur brut, de l’inflation, des variables monétaires et budgétaires, une causalité à la Granger et une méthodologie VAR structurel. Il ressort de l’analyse des réponses impulsionnelles que les délais de transmission des chocs entre les variables sont très courts et que l’activité économique est très élastique aux fluctuations des variables monétaire et budgétaire. Les résultats de d’analyse de la causalité à la Granger révèlent le caractère exogène des politiques monétaire et budgétaire. Ainsi, l’absence de relation de cointégration justifie que les effets réels des politiques monétaire et budgétaire sur la croissance économique demeurent soumis à des sources d’incertitude liées aux chocs imprévisibles émanant de l’extérieur du fait de la faiblesse des stabilisateurs automatiques. L’analyse des données, nous montrent que le taux de croissance du PIB réel a connu des nombreuses fluctuations conjoncturelles, dont l’amplitude varie à travers le temps. On peut distinguer cinq sous périodes : il s’agit de la période allant de 1960 à 1973, de 1974 à 1982, de 1983 à 1988, de 1989 à 2001 et de 2002 à 2020.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".