Déviations de la condition CIP : une analyse avec les données canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Ce document analyse les déviations observées dans la condition de la parité couverte des taux d'intérêt (CIP), exprimée entre le dollar américain et le dollar canadien, qui semblent s'être accentuées depuis la crise financière mondiale de 2008. Pour ce faire, l'étude met l'accent sur trois facteurs macroéconomiques pouvant potentiellement expliquer ces déviations : la liquidité des marchés de change mondiaux, le sentiment de risque sur les marchés financiers et la force relative du dollar américain. Les données utilisées construisent les déviations de la CIP à partir de données sur les taux d'intérêt, sur les taux de change spot et sur les taux de change à terme qui proviennent de Bloomberg. Nos résultats confirment la majorité des études empiriques en montrant que le principe de la CIP demeure un bon guide pour analyser les relations entre les taux de change à terme et au comptant et les taux d'intérêt, même si cette condition ne tient pas exactement et à tout moment. Les déviations de la condition CIP, lorsqu'elles surviennent, semble être liées de manière significative à la force du dollar américain, particulièrement dans l'ère post-crise.
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 | 0.011 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.026 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".