Exchange Rate and the Trade Balance: Is the Link Symmetric or Asymmetric
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT\nEXCHANGE RATE CHANGES AND THE TRADE BALANCE: IS THE LINK SYMMETRIC OR ASYMETRIC\nBy\nHadiseh Fariditavana\nThe University of Wisconsin-Milwaukee, June 2016\nUnder the Supervision of Professor Mohsen Bahmani-Oskooee\nThis dissertation consists of three essays in international trade. The J-Curve theory suggests that after currency depreciation, the trade balance continues to deterioration till some lags emerge, and then starts to improve. My contribution is in using a non-linear Autoregressive Distributed Lag model to examine if the effects of depreciation are different than the effects of appreciation of exchange rate on the trade balance. Using the sample data from thirteen developed and developing countries I show that when aggregate trade data are used, the effects of those two are asymmetric. In response to changes in the real exchange rate, a country’s trade balance could improve with respect to one trade partner and could deteriorate with respect to another trade partner. Testing the J-Curve using aggregate trade data might not capture both effects at the same time. Thus in section two of chapter four, using the non-linear ARDL model, the bilateral J-Curve phenomenon between two specific trade partners is tested. I use the bilateral trade data between the United States and its sixteen major trade partners and I find support for my claim that the effects of exchange rate changes are asymmetric. Section three of chapter four takes it one step further in a way that employs the trade data of 162 trading industries between the United States and Canada to investigate the asymmetric claim. By further disaggregating bilateral trade data my results show that in majority of the cases in my sample, the effects of depreciation are significantly different than the effects of appreciation. Due to the possible positive response of one bilateral commodity flow to the exchange rate changes and possible negative response of another flow at the same time, the commodity level trade data is considered to be able to solve any possible aggregation bias of the other types of data sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».