Saudi Arabia's currency misalignment and international competitiveness, accounting for geopolitical risks and the super-contango oil market
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Notice bibliographique
Résumé
It is important to assess Saudi Arabia's economic performance, because its role in the global oil market and how its actions are perceived by international investors have global consequences. We study Saudi Arabia's global competitiveness, accounting for geopolitical risks, productivity, and the role of oil as a commodity and financial asset. We use the net cost-of-carry to capture the oil market risk premium and the super-contango oil market, and include military funding and government expenditure to account for anticipatory and reactive military funding in dealing with likely internal and external threats. Following Clark and MacDonald (1999, 2004) and Fidora et al. (2020), we develop a vector error correction model (VECM) that accurately reflects Saudi Arabia's economy and employ a behavioral equilibrium exchange rate (BEER) to estimate currency misalignment as a measure of international competitiveness. We find that domestic productivity is Saudi Arabia's weakness. Rather than being driven by endogenous productivity, Saudi Arabia's competitiveness is largely explained by exogenous factors: global demand for oil as both a commodity and a financial asset, and geopolitical events that diminish competition in the global oil market. Favorable oil market conditions are advantageous, but super-contango episodes are detrimental to the Saudi economy. Saudi Arabia's competitiveness and recovery from the 2020 shocks hinge on the recovery of global demand, the speed of the energy transition, and investors' sentiments to invest in the oil sector. By engaging in trade wars, Saudi Arabia risks accelerating how quickly its own resources and assets become stranded. The 2020 cooperation between OPEC+ and G20 members to stabilize the oil market is commendable, because it will positively impact the global recovery in 2021–2022.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle