The Effect of US Dollar-weakened Adjustment on Sino-South Korea Bilateral Product Trade
Notice bibliographique
Résumé
What effect does a weakening US dollar(USD) against RMB have on Sino-South Korea bilateral product trade during 2002-2013? This paper uses statistical comparison and GMM estimation to show that firstly, along with a weakening US dollar, we find no obvious evidence of China's export deflection to South Korea(SK), whereas SK obviously increases the share of product export to China. Along with a weakening US dollar, there are higher product trade complementarities and lower product trade competitiveness between China and South Korea. Secondly, following a weakening US dollar, real depreciation of RMB/Won exchange rate of goods is bad for China's product export to SK, and does not bring about the increase of China's real import from SK. In the meantime, real depreciation of RMB/USD exchange rate is harmful to China' s export to the US, In addition, it does not bring about the export of China's deflection to SK, but reduces China's import from SK. The rise of RMB/Won real exchange rate volatility can bring about significant and adverse impacts on Sino-SK bilateral import and export, whereas economic growth in the two countries can enhance significantly Sino-SK bilateral trade. Therefore, some policy suggestions are that it is very important to establish and deepen Sino-SK Free Trade Area to expand trade markets. The two central banks increase the currency swap scale, and create new financial instruments to reduce exchange rate risks, which promotes Sino-SK bilateral trade to the utmost.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».