Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes 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 is 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 depends 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 trade agreement that countries wish to form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».