The Effect of Trade Liberalization on Capital Markets- Case of Canada and U.S FTA, Sector Level Study.
Notice bibliographique
Résumé
Transitional economies tend to see trade liberalization and capital reforms hand in hand. The main goal or aim for lawmakers is to maximize welfare effects when bringing trade and capital reforms within an economy. A nation gets greater access to international financial markets, which in turn attracts inflow of investments within economy. This newfound inflow of investments can also be attributed as a major contributor to a nations growth, leading to an upward push in the capital markets. The presented empirical study investigates if there exists a relationship in between Trade Liberalization and Capital Markets, at sector level over a period of ten years (1989- 1999). This paper investigates this relationship by using the case of Canada- USA free trade agreement (1988) and Toronto Stock Exchange Index (S&P/TSX). This being a relatively new topic in the field of research, only few past studies have been conducted. And they mostly rely on ‘Event Study’ methodology for their analysis. This empirical paper applies a different approach (i.e. Fixed Effects and Random Trend Model.) in analyzing the relationship between trade liberalization and capital markets. In this empirical study, we find in the case of Canada-USA FTA, TSX on average saw a fall of 0.22 percent, when tariffs rose by one percent. Enough the effect is negligible, but it is statistically significant as well. Though the model is not capable of explaining in the detail the cause of this effect, I believe in future study employment and firm size should also be included in the modeling.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».