Más allá de la gran recesión: la teoría austriaca del ciclo económico en Estados Unidos (1988-2019)
Bibliographic record
Abstract
RESUMEN: La Gran Recesión supuso un gran golpe para el paradigma económico hegemónico y avivó el renombre de otras escuelas de pensamiento económico, como la Escuela Austriaca. Los economistas pertenecientes a esta escuela sostienen que los periodos de auge y recesión que se suceden en el tiempo están producidos, fundamentalmente, por la distorsión que las autoridades monetarias crean en el mercado de ahorro. El uso de políticas monetarias expansivas, junto con el privilegio que supone la reserva fraccionaria, da rienda suelta a los bancos para expandir la oferta de crédito hasta niveles mayores que los que permitirían las limitaciones naturales impuestas por la escasez de recursos. Esto incentiva a los empresarios a invertir en proyectos alejados de las etapas más próximas al consumo, que, para dar sus frutos, requerirán un horizonte temporal mayor que el que los ahorradores están dispuestos a esperar. Así, la economía se estimularía en primera instancia, para proceder a liquidar las inversiones insostenibles una vez la rivalidad por los recursos escasos sea manifiesta, lo que implicaría la aparición de la crisis. En este trabajo se trata de contrastar las premisas fundamentales que respalda la Teoría Austriaca del Ciclo Económico con datos trimestrales de la economía estadounidense desde 1988 hasta el primer trimestre de 2019, extendiendo el análisis de Alonso Neira et al. (2013). Los resultados indican que existe evidencia a favor de la teoría, puesto que las fluctuaciones de la oferta monetaria causan las fluctuaciones en el diferencial de tipos de interés, usado como proxy de la pendiente de la curva de rendimientos, que reflejaría la distorsión entre el tipo de interés monetario y el tipo de interés natural. Esta manipulación del tipo de interés monetario también tendría consecuencias sobre la estructura productiva de la economía. Sin embargo, el efecto expansivo inicial tiende a amortiguarse en los trimestres posteriores, pasando a ser negativo. Este hecho ilustraría la insostenibilidad del crecimiento impulsado de forma artificial. Por último, se plantean diversos escenarios para la evolución del diferencial de tipos de interés, y se obtiene que, de mantenerse todos los condicionantes teóricos, la fecha más probable para el comienzo de la próxima recesión se ubicaría entre el segundo y el cuarto trimestre de 2020
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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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".