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Enregistrement W1960812395 · doi:10.3917/ecoi.085.0101

Taux de change réel et effet balassa-samuelson

2001· article· fr· W1960812395 sur OpenAlexaboutno aff
Romain Duval

Notice bibliographique

RevueÉconomie internationale · 2001
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMonetary Policy and Economic Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesUs dollarPolitical sciencePhilosophyEconomicsExchange rateMonetary economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Dans un cadre néo-classique traditionnel, moyennant quelques hypothèses, le taux de change réel d’équilibre de long terme (TCRELT) n’est déterminé que par la productivité relative du secteur exposé national, relativement à cette même productivité relative à l’étranger (effet « Balassa-Samuelson »). Dans cet article, en employant des données construites à partir de la base de données sectorielles internationales (ISDB) publiée par l’OCDE (14 pays, 1970-1996), nous dégageons trois faits stylisés complémentaires, contraires à la théorie, dont les deux premiers trouvent une première confirmation économétrique. Il n’existe pas en général de relation à long terme entre taux de change réel (TCR) et (double) productivité relative du secteur exposé. La PPA relative sur le secteur exposé à la concurrence internationale est mal vérifiée. Elle ne l’est clairement pas entre le dollar, le yen et le mark. En particulier, le TCR du secteur exposé du dollar s’est déprécié vis-à-vis des 13 monnaies étudiées à l’exception du dollar canadien, parfois dans des proportions considérables : il a par exemple perdu plus de la moitié de sa valeur par rapport au yen entre 1970 et 1996. Enfin, la très grande majorité des pays affichent sur longue période une forte corrélation entre taux de change réel du secteur exposé et taux de change réel du secteur abrité, alors que la théorie prédit une corrélation nulle avec des TCR du secteur exposé constants. Ces observations nous amènent à conclure que, dans le cas des pays développés, l’évolution des TCR, tous secteurs confondus, des pays s’explique généralement davantage par celle du TCR du secteur exposé que par l’effet Balassa-Samuelson. C’est par exemple le cas du Japon vis-à-vis des États-Unis : contrairement aux résultats de plusieurs travaux antérieurs, l’appréciation réelle du yen au cours des deux décennies écoulées tient davantage à l’envolée de son TCR exposé qu’à un effet Balassa-Samuelson qui apparaît notoirement faible. Classification JEL : F31.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,101 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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