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Record W7134294193

Modèles d'inflation et facteurs macroéconomiques : Perspectives issues d'une analyse transnationale, de biens individuels et d'économies ouvertes de petite taille

2023· article· en· W7134294193 on OpenAlexaboutno aff
Bingxin Xing

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2023
Typearticle
Languageen
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicMonetary Policy and Economic Impact
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Structural adjustmentCarbon stock
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse propose une exploration des taux d'inflation et de leurs impacts sur les économies à la fois aux niveaux macro et micro. Le travail est structuré en une collection de trois études interconnectées, chacune offrant des perspectives sur différents aspects de l'inflation et des marchés financiers. Le chapitre 1 se penche sur la variation des taux d'inflation à travers les pays et les régions en utilisant un modèle de facteur global commun de type APT. Le chapitre 2 scrute les taux d'inflation de biens de consommation individuels aux États-Unis, révélant une hétérogénéité significative de ces taux due à leurs expositions différentielles à divers facteurs macroéconomiques américains. Le chapitre 3 évalue l'influence des nouvelles macroéconomiques américaines sur les rendements obligataires dans les petites économies ouvertes, mettant en évidence le rôle significatif des nouvelles économiques américaines dans la conduite des changements de faible fréquence dans les rendements obligataires au Canada, au Royaume-Uni et en Suède. Le chapitre 1 introduit le concept de taux d'inflation excédentaire (EIR), défini comme le taux d'inflation domestique d'un pays moins le taux d'inflation mondial pour la même période. Cette mesure fournit une perspective comparative sur la performance d'inflation d'un pays par rapport aux autres. Le chapitre souligne l'importance du contexte mondial lors de l'analyse de la dynamique de l'inflation domestique d'un pays et discute de l'impact de l'intégration économique mondiale et des chocs mondiaux sur les taux d'inflation. Le chapitre conclut avec la constatation que les pays caractérisés par une inflation procyclique affichent une inflation moyenne plus élevée par rapport à ceux avec une inflation anticyclique. Le chapitre 2 déplace l'accent vers le niveau micro, examinant les taux d'inflation de 146 biens et services de consommation individuels. Le chapitre introduit le taux d'inflation excédentaire individuel (IEIR), défini comme le taux d'inflation d'un bien spécifique moins le taux d'inflation de l'indice des prix à la consommation (IPC). L'étude révèle une hétérogénéité significative dans l'IEIR, qui s'explique par leurs expositions différentielles à une variété de facteurs macroéconomiques. Ces facteurs comprennent des éléments pro-cycliques, tels que les attentes d'inflation à long terme, les salaires et le sentiment des consommateurs, ainsi que des éléments anti-cycliques, tels que l'écart de chômage, l'incertitude de la politique économique et les conditions financières. Le chapitre conclut qu'en moyenne, 40% de la variation de l'IEIR à travers les biens est due à l'hétérogénéité dans les réponses de prix des biens aux perturbations macroéconomiques. Le chapitre 3 explore l'influence des nouvelles macroéconomiques américaines sur les rendements obligataires dans les petites économies ouvertes, spécifiquement le Canada, la Suède et le Royaume-Uni. Le chapitre montre que les nouvelles macroéconomiques américaines sont un moteur significatif des changements de faible fréquence dans les rendements obligataires dans ces petites économies ouvertes, souvent plus important que leurs propres nouvelles macroéconomiques domestiques. De plus, l'importance des nouvelles macroéconomiques américaines pour expliquer les changements dans les rendements obligataires et la compensation de l'inflation dans ces économies est largement due à leur pouvoir explicatif pour les primes de risque de terme et d'inflation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.435
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.089
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
Admission routes1
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