ANALISIS PERILAKU INSTABILITAS PEREKONOMIAN INDONESIA: PENDEKATAN KETERKAITAN EKONOMI MAKRO, PERDAGANGAN INTERNASIONAL DAN SEKTOR PERTANIAN
Notice bibliographique
Résumé
In general the aim of this study is to investigate short-run relationships among macroeconomy, international trade and agriculture in Indonesia. Under such circumstances, the specific goals of this research is to analyze whicheconomic blocks that have most affected by instability, as well as producing instability in the economy.We apply the Vector Error Correction Model on monthly series data from 1993:01 to 2002:12. The main resultof this study shows asfollow: 1) that the asset financial and the commodity demand blocks the most producing instability in the economy. On the other hand, the export block producing the least instability to the economy. The finding suggest that government should concentrate attention on asset financial andthe commodity demand blocks in stabilizing the economy, as they are major sources of instability of the economy.2) To stabilize the commodity demand, it is also necessary to stabilize the financial market, as the assets demand block is the most contributor of the instability in the commodity demand block. In other words, money demand is the main source of instability. Because money supply is determined bygovernment, the disequlibrium error measure the excess supply of money in the market. This suggest that monetary policy that reduces the disequlibrium error can help stabilize the economy.JEL Classification: C22, F17, Q11, Q18Keyword: Instabilitas, Disequilibrium Error, perdagangan internasional, pertanian, VECM, fiscal policy
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».