Do Regional Integration Agreements Increase Business-Cycle Convergence? Evidence from Apec and Nafta
Notice bibliographique
Résumé
Using monthly industrial sector data from January 1971 to March 2004, we test for business cycles convergence among the major APEC members: Japan, South Korea, Malaysia, Mexico, USA, and Canada. In addition, we examine the synchronization of business cycles among Australia, Japan, and South Korea, based on the quarterly data for the 1957-2003 period, as well as among the different economic sectors of the NAFTA countries from January 1970 through March 2004. We apply different techniques to identify business cycles. In particular, we propose a new trend-cycle decomposition method based on wavelet analysis. The results show that convergence of business cycles of Asia-Pacific countries is far from complete, but joining the APEC has increased the mean correlation of industrial production cycles of the member economies. On the other hand, although some economic sectors of the NAFTA countries already exhibited some degree of business cycle co-movement even during pre-NAFTA period, the volatility of pair-wise correlation of business cycles declined during NAFTA. In addition, we conclude that, in general, the transmission of business cycles is relatively slow, and, consequently, business cycles appear to be asynchronous.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».