Identifying Macroeconomic Linkages to U.S. Agricultural Trade Balance
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the short‐run and long‐run relationships between the U.S. agricultural trade balance and domestic macroeconomic aggregates and agricultural variables. We use cointegration analysis and a vector error‐correction model with quarterly data for 1981–2003. The results show that, in the long run, the exchange rate, agricultural price, and disposable income are weakly exogenous in the U.S. agricultural sector and have significant effects on the trade balance. The combined short‐run dynamic effects of the exchange rate, agricultural price and production, and the disposable income jointly explain changes in the trade balance. La présente étude porte sur les liens à court et à long terme entre la balance commerciale agricole des États‐Unis, les agrégats macroéconomiques et les variables agricoles. Nous avons utilisé une analyse de cointégration et un modèle vectoriel à correction d'erreur comprenant des données trimestrielles de 1981 à 2003. Les résultats ont montré que, à long terme, le taux de change, les prix agricoles et le revenu disponible sont faiblement exogènes dans le secteur agricole des États‐Unis et qu'ils ont des effets substantiels sur la balance commerciale. Les effets dynamiques à court terme combinés du taux de change, des prix et de la production agricoles ainsi que du revenu disponible expliquent les changements observés dans la balance commerciale.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».