Exchange Rate Volatility and Agricultural Trade
Notice bibliographique
Résumé
A general theme that motivates this study is the question of whether increased exchange rate volatility impacts agricultural trade and, if so, how. As indicated in the literature review, the theory on this issue is inconclusive. The papers compiled here look at certain agricultural commodities (soybeans, poultry, hogs, and others) traded by individual countries (Brazil, Canada, Korea, Mexico, Thailand, and the United States) with, when relevant, certain trading partners (e.g., Quebec with the United States; the United States with Germany). The analysis is primarily empirical, albeit sometimes placed within an introductory theoretical framework. This allows for a wealth of experimentation in the modeling approach and the measurement of exchange rate risk as well as for careful handling of the econometric properties of the data series with which that risk is to be associated. The six case studies and the related closing review and comments leave little doubt about its overall conclusion: in studying the relationship between exchange rate risk and international trade, it is less than useful to seek general answers at the aggregate export level. Rather, commodity- and country-specific considerations play a key role. Understanding the market structure; the legal, regulatory and institutional frameworks; and the production cycle under which individual commodities (especially agricultural commodities) are exported is far more revealing of their relationship with exchange rate risk than broad statistical aggregations. The implication is that policy-making should follow suit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».