Income and Exchange Rate Sensitivities of Cross-Border Freight Flows: Evidence from U.S.-Canada Exports and Imports
Notice bibliographique
Résumé
by Junwook ChiThis paper aims to improve understanding of the long-run impacts of the gross domestic product (GDP), real exchange rate, and the producer price index (PPI) on U.S.-Canada bilateral freight flows in a dynamic framework. Special attention is given to cross-border exports and imports by truck, rail, pipeline, and air. Using the fully modified ordinary least squares (FM-OLS) approach, the paper finds that the GDP of the importing country is a pronounced factor influencing U.S.-Canada cross-border trade, suggesting that economic growth of the country is a powerful driver in the relative intensity of bilateral freight flows. The real exchange rate tends to be positively associated with U.S. imports, but negatively associated with U.S. exports, indicating that the U.S. dollar depreciation against the Canadian dollar increases demand for U.S. commodities in Canada, but weakens demand for Canadian commodities in the United States. The long-run effects of the selected economic variables on cross-border exports and imports are found to vary by mode of transportation. The Canadian GDP has a positive and significant effect on U.S. freight exports by all transportation modes, but U.S. exports by pipeline are more sensitive to a change in Canadian GDP than U.S. exports by truck and rail. The findings in this paper provide important policy and managerial implications for cross-border transportation planning in the United States and Canada.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».