Negatiivisen korkopolitiikan vaikutus CIP-poikkeamiin Euroopassa
Bibliographic record
Abstract
Tässä pro gradu -tutkielmassa tarkastellaan Euroopan keskuspankin negatiivisen korkopolitiikan vaikutuksia Euroopan rahamarkkinoiden riskeihin ja katetun korkopariteetin poikkeamiin. Tutkielmassa perehdytään tarkemmin katetun korkopariteetin poikkeamiin ja pyritään saamaan vastaus siihen, minkälaisia vaikutuksia negatiivisella korkopolitiikalla on ollut näihin poikkeamiin. Menetelmänä tutkimuksessa käytetään aikasarja-analyysiä käyttäen EGARCH (1,1) -mallia ja verrataan positiivisen korkojakson 2009–2012 tuloksia negatiivi-sen korkojakson 2017–2021 tuloksiin kolmen eri valuuttaparin osalta: euro/Yhdysvaltain dollari, euro/ Iso-Britannian punta ja euro/Japanin jeni. Näiden lisäksi tarkastellaan estimoinnin tuloksia myös negatiivisen varjokoron ajanjaksolta joulukuun 2011 ja marraskuun 2015 väliltä. Tulokset osoittavat negatiivisen korkopolitiikan vaikuttavan eri tavoin riippuen tarkastelun kohteena olevista valuutoista. Aiempien tutkimuksien tuloksien tavalla katetun korkopolitiikan poikkeamien havaittiin jatkuvan pysyvästi globaalin finanssikriisin jälkeen. Pääsääntöisesti negatiivinen korkopolitiikka näyttää vaikuttaneen katetun korkopolitiikan poikkeamiin pienentäen havaittua perusvolatiliteettia. Vastakohtana tälle tuloksissa havaittiin negatiivi-sen korkopolitiikan aikana herkempää reagointia uutisiin ja poliittisiin päätöksiin.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".