Asymmetric Exchange Rate Effects on Cross-Border Freight Flows between the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates possible asymmetric influences of the exchange rate on cross-border freight flows between the U.S.A. and Canada. Linear and nonlinear autoregressive distributed lag models are used to test for the existence of long-run asymmetric effects of 1) currency appreciation and depreciation and 2) exchange rate volatility changes on trade flows by truck, rail, air, vessel, and pipeline. This paper provides evidence that both currency value and exchange rate volatility affect the U.S.–Canada freight flows in an asymmetric manner. The long-run results of the nonlinear models show that exchange rate is found to be significantly associated with the bilateral trade flows between the U.S.A. and Canada. Exchange rate volatility tends to be significantly associated with trade flows in the nonlinear models, while its effects are insignificant in most cases in the linear models. These findings suggest that the conventional linear specification may mislead the asymmetric effects of exchange rate uncertainty on cross-border freight flows. It is also found that exchange rate sensitivities of U.S.–Canada trade flows by transport mode can differ significantly from those of aggregate trade flows. The information derived from disaggregate trade data can be useful for traders and shippers to develop a long-term strategic plan for infrastructure investment and service expansion.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».