Are Major US Trading Partners’ Exports and Imports Cointegrated? Evidence from Bootstrap ARDL
Notice bibliographique
Résumé
A study by McNown, Sam, and Goh [2018, Applied Economics, 50(13), 1509–1521] has shown that the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds test proposed by Pesaran, Shin, and Smith [2001, Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326] may draw incorrect conclusions on the status of the cointegration test, if the ARDL bounds test is not implemented correctly. We assess the long-run relationship between US exports and imports as well as between its eight major trading partners (Brazil, Canada, China, France, Germany, Japan, Mexico, and the United Kingdom) by applying the newly developed bootstrap ARDL test by McNown et al. (2018). The results show cointegration if exports are used as the dependent variable, but not when imports are being considered as the dependent variable. This suggests that the cointegration result is sensitive to the choice of the dependent variable. We have similar findings when we examine the US and its major trading partners. No long-run relationship exists between exports and imports in the case of the US, which concurs with the finding of Fountas and Wu [1999, International Economic Journal, 13(3), 51–58]. The results also suggest that the US attempts to reduce its bilateral imbalances through targeted trade policies may not be appropriate. JEL Classification: F14, C22
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».