Asymmetric Effects of Exchange Rate Changes on British Bilateral Trade Balances
Notice bibliographique
Résumé
This research presents first empirical time series evidence of the asymmetric impact of exchange rate changes on Britain’s trade balances with her 8 trading partners. Recent advances in time series and cointegration analysis have allowed for the estimation of the nonlinear effects of currency depreciations on countries’ trade balances. To this extent, we employ the nonlinear version of the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach to cointegration and error correction methodologies to examine whether pound appreciations affect trade differently than do pound depreciations. We use monthly trade data which runs from 1998M1 to 2015M11 to capture more robustly the asymmetric impacts of exchange rate changes on trade balances. Econometric results from the non-ARDL procedures reveal that there exist long-run relationships in the case of UK-Canada, UK-Germany, UK-Italy, UK-Japan, UK-Korea, and UK-US trade balance models. Nevertheless, we did not find any long-run relationship in the case of UK-Spain and UK-Norway trade balance models. We also present empirical evidence for the existence of long-run asymmetries of exchange rates in the case of UK-Germany, UK-Italy, UK-Korea, and UK-Japan trade balance models. This paper also discusses policy implications of the empirical results as well as offering policy recommendations.
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,005 | 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 ».