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Enregistrement W2077894472 · doi:10.1111/0008-4085.00005

Market share, cost‐based dumping, and anti‐dumping policy

2000· article· fr· W2077894472 sur OpenAlexvenueno aff
Thusnelda Tivig, Uwe Walz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2000
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMerger and Competition Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDumpingDuopolyEconomicsWelfare economicsInternational tradeMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the occurrence of dumping and the implications of anti‐dumping duties in a deterministic price‐setting two‐period duopoly model for differentiated products. When current market shares matter for future demand, cost‐based dumping can be profitable. Dumping thus arises as a form of investment in market shares. This might trigger the application of anti‐dumping law. We further show that correctly anticipated duties do not necessarily hinder firms from selling below costs. The mere existence of anti‐dumping law, however, significantly changes the structure of the game, leading to higher first‐period prices for both firms. JEL Classification: F12, F13 Parts de marché, dumping défini par les coûts, et politiques anti‐dumping. Ce mémoire étudie le phénomène de dumping et les implications des droits compensatoires anti‐dumping dans un modèle de duopole de produits différenciés dans un cadre de deux périodes où le processus de définition des prix est déterministe. Quand la nature présente des parts de marché a des cons´equences sur la demande future, le dumping défini par les coûts peut être profitable. Dans ce cas, le dumping émerge en tant que forme d'investissement dans le renforcement des parts de marché. Voilà qui peut déclencher l'application de la loi anti‐dumping. On montre que des droits compensatoires correctement anticipés n'empêchent pas nécessairement les entreprises de vendre à des prix plus bas que leurs coûts. Cependant, le seul fait de l'existence de la loi anti‐dumping modifie substantiellement la structure du jeu et conduit les deux entreprises àétablir des prix plus élevés dans la première période.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,095 · 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

Citations10
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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