Notice bibliographique
Résumé
Studi ini menganalisis pengaruh nilai tukar Rupiah terhadap kinerja ekspor Indonesia menggunakan data tahun 2005 kuartal I sampai tahun 2012 kuartal III dengan menggunakan Error Correction Model (ECM). Dalam kurun waktu 2005-2012 ekspor Indonesia secara umum menunjukkan perkembangan yang positif walaupun terjadi penurunan pada periode 2008-2009 dan tahun 2012 terutama ke negara-negara tujuan Eropa dan Amerika. Ini menunjukkan bahwa ekspor Indonesia perlu ditujukan ke negara negara yang menjadi target atau sasaran baru. Studi ini menemukan bahwa nilai tukar dalam jangka panjang dan jangka pendek memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap ekspor Indonesia. Ini menunjukkan pentingnya kebijakan nilai tukar untuk memicu peningkatan ekspor Indonesia. This paper examines the influence of Indonesia’s exchange rate on the performance of Indonesia’s exports using the data from the first quarter of 2005 until the third quarter of 2012 using an Error Correction Model (ECM). During 2005-2012 Indonesia’s exports increased, except in 2008-2009 and 2012 when they declined especially to Europe and America. This suggests that Indonesia’s exports should now be directed at newly targeted countries. This study finds that the appreciation of the exchange rate, in both the long run and the short run, has a significant negative impact on exports. It shows theimportance of exchange rate policy in improving Indonesia’s export performance.
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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) | 0,004 | 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 ».