Impact of Trump’s Phenomenon, Brexit, & Oil Prices Fluctuation Toward Indonesia’s Economic Growth
Notice bibliographique
Résumé
This paper tries to find impact of global uncertainties toward Indonesia’s economic growth. Several problems which will be discussed in this paper namely: impacts of President Donald Trump’s policies, Brexit, and uncertainty regarding crude oil prices. It conducted from 1st quarter of 2010 until 1st quarter of 2017. The method of analysis used here is VECM (Vector Error Correction Model). We use dummy variable to capture the specific change of economic policies when Brexit and Trump’s emergence appear as the major issues which attract attention around the world. We consider these as the uncertainties which influence global society. Based on the result, there is positive impact of economic policy uncertainty in UK in the long-run. When Brexit was taken into account, in the short-run, it also has positive impact toward Indonesia’s economic growth. Meanwhile economic policy uncertainty in the US generates negative impact on Indonesia’s economic growth. But Trump’s emergence in the US presidency produces positive impact in the short-run. Oil price fluctuation as the latest shock in the global context has positive significant impact on Indonesia’s economic growth. We consider these results as ways to find breakthrough in understanding of changing policies from developed countries; that not all of them will contribute to negative matters. The conjecture, hunch, and any speculation must be postponed due to lack of convincing proofs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».