Assessing the Impact of Great Recession on India’s Trade in Gravity Model Framework
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the efficacy of trade channel in the transmission of recent Great Recession impulses to the Indian economy. To investigate the impact of Great Recession on India’s trade, gravity model of trade was estimated by regressing trade flows on size of economies, level of economic development, geographical distance and dummies for common border, landlocked country, islands, colonial history, common language, etc. For the same, quarterly data with respect to 11 advanced nations (namely, Austria, Australia, Canada, Denmark, Japan, Korea, New Zealand, Sweden, Switzerland, the United Kingdom and the USA) and nine emerging market economies (EMEs), including the BRICS nations (namely, Brazil, Russia, Indian, China, South Africa; Indonesia, Mexico, Saudi Arabia and Turkey) for the period from 2001q1 to 2013q4 were considered. Estimations suggest that Great Recession had an adverse impact on India’s bilateral import volume and total trade volume after a lag of three quarters. Findings validate that trade channel acted as a conduit for transmission of Great Recession impulses to the Indian economy. This suggests that as the Indian economy becomes progressively more integrated with the global economy, containment of potential adverse shocks emanating from trade sector would call for more pro-active policies. Lessons from the Indian economy could be useful for other similar EMEs. JEL Classification: F14, G01
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».