A global vector autoregression model for softwood lumber trade.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A novel econometric approach is developed in this chapter, namely, the Global Vector Autoregressive (GVAR) model. It provides a comprehensive framework for analyzing the country-level impacts of various domestic, foreign, and/or global shocks on softwood lumber trade. The GVAR approach is applied to Canada-U.S. trade in softwood lumber and used to analyze the effect of external shocks on Canadian lumber prices. Findings indicate that Canada's export prices are positively correlated to U.S. housing starts and real GDP. Further, using impulse response functions, it is used to examine the effects on regional lumber export prices in Canada of: (1) a change in U.S. housing starts; (2) a reduction in U.S. GDP by one standard deviation; (3) a COVID-19 induced decline in U.S. GDP (of three standard deviations); (4) an increase in global oil prices; and, in the Appendix, (5) an increase in the long-term interest rate. Price impacts vary a great deal by Canadian region depending on the type of shock, with the propagation mechanism in Alberta significantly different from that in other regions. For example, with an oil price shock and because Alberta is a major exporter of oil, the lumber export price remains high even as the shock dissipates over time.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».