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Enregistrement W2116451676 · doi:10.1111/j.1744-7976.2002.tb00338.x

The Relationship between Exports, Credit Risk and Credit Guarantees

2002· article· fr· W2116451676 sur OpenAlexaffvenue
Paul Rienstra‐Munnicha, Calum G. Turvey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2002
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExportationWelfare economicsCredit riskPaymentEconomicsHumanitiesBusinessActuarial scienceFinanceMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an understanding of how the export credit worthiness of an importing country affects export sales of agricultural and other manufactured products and how export credit guarantees or insurance can mitigate risks of nonpayment. A theoretical model is developed. It shows how risk mitigation through export credit insurance could increase exports to high‐risk importing countries. The key result is that the export response curve is more inelastic in the presence of payment risk, and the effect of insurance is to make the export curve more elastic. Statistical evidence supports this fundamental premise. Le présent article explique comment la solvabilité d'un pays importateur affecte les ventes de produits agricoles et de produits finis à l'étranger et comment la garantie du crédit à l'exportation ou les assurances atténuent les risques de défaut de paiement. Les auteurs proposent un modèle théorique. Ce dernier illustre comment on pourrait accroûtre les exportations vers les pays à risque élevé en atténuant les risques au moyen d'une assurance du crédit à l'exportation. II en ressort principalement que les exportations suivent une courbe moins élastique quand il y a un risque de défaut de paiement et que cette courbe gagne en élasticité avec une assurance. Les auteurs fournissent des preuves statistiques de ce principe élémentaire.

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)0,007
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,133 · 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
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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