MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2049338199 · doi:10.1111/0008-4085.00003

Export market correlation and strategic trade policy

2000· article· fr· W2049338199 sur OpenAlexaffvenue
Mahmudul Anam, Shin‐Hwan Chiang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2000
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCournot competitionEconomicsMicroeconomicsExportationWelfare economicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the traditional models of strategic trade policy pioneered by Brander and Spencer, exports of the domestic firm, engaged in a Cournot‐Nash competition with the foreign firm in a neutral market, must be subsidized to maximize national welfare. We demonstrate that when the firms play the Cournot‐Nash game in two stochastic and positively correlated markets, it may be optimal to tax exports to the more volatile market while subsidizing it in the other. The policy combination reduces the amplitude of aggregate profit and raises the utility of the risk‐averse firm in a manner similar to the theory of portfolio choice. JEL Classification: F12, D18 Marchés d'exportation co‐reliés et politique commerciale stratégique. Dans les modèles traditionnels de politique commerciale stratégique proposés par Brander et Spencer, les exportations de la firme nationale, qui est engagée dans une concurrence à la Cournot‐Nash avec une firme étrangère dans un marché neutre, doit être subventionnée si l'on veut maximiser le niveau national de bien‐être. On montre que, quand les entreprises jouent un jeu à la Cournot‐Nash dans deux marchés d'exportation stochastiques et positivement co‐reliés, il peut être optimal de taxer les exportations vers le marché le plus volatile et de subventionner les exportations vers l'autre marché. Cette combinaison de politiques réduit l'amplitude de variation des profits agrégés et augmente l'utilité de l'entreprise qui a une aversion au risque d'une manière qui ressemble à ce qui se passe dans la théorie des choix de portefeuilles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,003 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économiqueMême sujetGlobal trade and economicsTravaux en français237 207