Impact du développement des marchés boursiers sur la croissance économique au Canada
Bibliographic record
Abstract
RESUMÉNous avons évalué empiriquement la relation entre le développement des marchés boursiers et la croissance économique au Canada.Les données, sur la base de quatre modèles sur douze estimés, suggèrent un impact positif de long terme du développement du marché boursier sur la croissance économique.La croissance économique étant mesurée par la variation du Produit Intérieur Brut par tête et par la variation de la productivité du travail et le développement du marché boursier approximé par la taille du marché boursier, le taux de rotation en volume égale au rapport des transactions en volume sur la capitalisation boursière en volume et la profondeur du marché.A court les données révèlent un impact positif encore plus significatif du développement du marché boursier approximé par la taille du marché boursier sur la croissance économique mesurée par la variation du Produit Intérieur Brut par tête.Les tests de causalité des Granger mettent en évidence une relation positive significative unidirectionnelle.La direction de causalité va du développement du marché boursier (approximé par la profondeur du marché) à la croissance économique (mesurée par la productivité du travail) plutôt que l'inverse.Des résultats à cependant prendre avec une certaine prudence étant donné la petite taille des échantillons.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".