Assessing the Exchange Rate Sensitivity of U.S. Bilateral Agricultural Trade
Notice bibliographique
Résumé
This paper uses an autoregressive distributed lag approach to cointegration to examine the short‐ and long‐run effects of exchange rate changes on bilateral trade of agricultural products between the United States and its 10 major trading partners. Results show that, in the long run, while U.S. agricultural exports are highly sensitive to bilateral exchange rates and foreign income, U.S. agricultural imports are mostly responsive to the U.S. domestic income. In the short run, on the other hand, both the bilateral exchange rates and income in the United States and its trading partners are found to have significant impacts on U.S. agricultural exports and imports. Dans le présent article, nous avons utilisé un modèle autorégressif à retards échelonnés (autoregressive distributed lag (ARDL) approach to cointegration) pour examiner les effets à court et à long terme des variations de taux de change sur le commerce bilatéral des produits agricoles entre les États‐Unis et ses dix principaux partenaires commerciaux. Les résultats ont montré que, à long terme, bien que les exportations agricoles des États‐Unis soient très sensibles aux taux de change bilatéraux et au revenu étranger, les importations agricoles des États‐Unis sont principalement sensibles au revenu intérieur des États‐Unis. À court terme, par contre, les taux de change bilatéraux et le revenu des États‐Unis et de ses partenaires commerciaux ont des répercussions considérables sur les exportations et les importations agricoles des États‐Unis.
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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».