THE DUTCH DISEASE EFFECT IN HIGH VS LOW OIL DEPENDENT COUNTRIES
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the main impacts of the recent increase of oil price on oil exporting economies, we estimate a DSGE model for a sample of 16 oil exporting countries (Algeria, Argentina, Ecuador, Gabon, Indonesia, Kuwait, Libya, Malaysia, Mexico, Nigeria, Oman, Russia, Saudi Arabia, United Arab Emirates, and Venezuela) over the period from 1980 to 2010, except for Russia where our sample begins in 1992. In order to distinguish between high-dependent and low-dependent countries, we use two indicators: the ratio of fuel exports to total merchandise export and the ratio of oil exports to GDP. We verify if the first group is more sensitive to the Dutch disease effect. We also assess the role of monetary policy.Our main findings are twofold. First, our results confirm the fact that the Dutch disease occurs mainly in high oil dependent countries. More precisely, we find that the manufacturing production decreases in the aftermath of a positive oil price shock in six countries (on eight) of our first sample while only Mexico suffers from a Dutch disease in the sample of low oil dependent economies. Second, the appropriate monetary policy rule -exchange rate rule versus inflation targeting one-to prevent the Dutch disease differs according to the countries. In other words, the best monetary rule is specific to each country.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».