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Enregistrement W2098393150 · doi:10.5539/jas.v5n10p227

Assessing the Impact of Exchange Rate Volatility on the Competitiveness of South Africa’s Agricultural Exports

2013· article· en· W2098393150 sur OpenAlexvenueno aff
Ajuruchukwu Obi, Portia Ndou, Bathathu Peter

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExchange rateEconomicsBalance of paymentsCurrencyInternational economicsMonetary economicsPurchasing powerVolatility (finance)Purchasing power parityEuropean unionMacroeconomicsFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fluctuations of the exchange rate of the domestic currency have been a major concern. Since the 1970’s there has been a debate on the relationship between exchange rate volatility and export flows. In the wake of the recent global financial crisis and rising food prices, this debate has become even more strident and the concerns even more palpable. South Africa has not escaped the debate. The exchange rate of the South African Rand has been undergoing a series of devaluations for several decades. In such a situation, exporters must contend with some exchange rate volatility which might have implications for export flows. However, in the absence of systematic study, neither the magnitude of the fluctuations nor their impacts is known with certainty and this presents immense policy difficulties. This paper seeks to provide answers to the most commonly asked question as to the magnitude and extent of such fluctuations and their precise impacts on export levels and the market shares of South African citrus exports in the destination markets around the world. The principal objective it to estimate the impact of exchange rate volatility on the competitiveness of South Africa’s agricultural exports. The paper reviews the theoretical literature in respect to foreign exchange market, Balance of Payments, exchange rate models and the evidence from monetarists and the Purchasing Power Parity. Laspeyres-indexed export prices, exchange rates and export volumes for maize, oranges, sugar, apples, grapes, pears, avocados, pineapples, apricots and peaches for the period 1980-2008 and exports to the European Union are modeled by means of ARIMA (AR) and Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) and export demand equation estimated. The Constant Market Share (CMS) model was applied to assess the extent to which the SA citrus industry has maintained its competitive advantage in several markets. The overall results obtained strongly confirm that exchange rate volatility have a positive impact on the competitiveness of South Africa’s agricultural exports and that, despite the on-going financial crisis that has engulfed the world, South Africa’s citrus exports have maintained a healthy market share. This result is surprising but understandable in the light of the special arrangements put in place by South Africa’s monetary authorities to protect the Rand from over-exposure to global financial developments over the period under review. The important practical implications of these findings for the success of the agricultural restructuring programmes going on in South Africa are evaluated and discussed against the backdrop of the fresh debates on national economic policy management in the wake of financial meltdown that has once again threatened the financial stability of virtually every region in the world in recent years.

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)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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