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Enregistrement W2105896458 · doi:10.1111/1475-4932.12241

How Can Uncertainty Affect the Choice of Trade Agreements?

2016· article· en· W2105896458 sur OpenAlexaff
Elie Appelbaum, Mark Melatos

Notice bibliographique

RevueEconomic Record · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésFlexibility (engineering)Option valueEconomicsMicroeconomicsUncertainty analysisEconometricsValue (mathematics)IncentiveMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyses how uncertainty influences the formation and design of regional trade agreements (TAs). Two sources of uncertainty – in demand and costs – are considered. Using a multi‐stage game, we show that, as long as some decisions are made after uncertainty is resolved, all TAs have option values. But, because TAs differ in their flexibility and degrees of coordination, these option values vary across TAs. Thus, under uncertainty, the usual cost–benefit analysis that underlies the formation and design of TAs is altered to reflect these option values. We also show that, due to the flexibility and coordination differences among TAs, their option values are affected differently by uncertainty. Consequently, the formation and design of TAs are also affected by the nature and degree of uncertainty. We demonstrate that the effects of an increase in uncertainty on the choice of TAs depend on the relative responsiveness of the TAs' option values with respect to the change in uncertainty, which in turn depend on the convexity properties of the countries' welfare functions under the different TAs. In particular, a TA whose option value is more responsive to a change in uncertainty becomes relatively more attractive when uncertainty increases. This enables us to predict which TAs are likely to emerge in an uncertain world. Using a specific example, we then show the effects of a change in both demand and cost uncertainty on the choice of TAs. We also examine the timing of the resolution of uncertainty and its effect on the choice of TAs and show that it can significantly impact the type of TA that countries wish to form.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations7
Publié2016
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Résumé présentoui

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