Does the Exchange Rate and Its Volatility Matter for International Trade in Ethiopia?
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to investigate the impact of the Ethiopian exchange rate and its volatility on international trade. Trade openness was used as a proxy for international trade in the study. The study’s general objective was to investigate how international trade responds to exchange rate levels and volatility. The study relied solely on secondary time-series data spanning the years 1992 to 2019. The Autoregressive Distributive Lag (ARDL) model was used in the study to investigate the long-term relationship between exchange rate level, volatility, and international trade performance. An error correction model was used to estimate the variables in the short term. To conduct the regression analysis, Foreign Direct Investment (FDI), Gross Domestic Product (GDP), and inflation were used as control variables. The finding of the study implies that: in the short term, the exchange rate level was found to negatively and significantly influence international trade. However, exchange rate volatility positively and significantly affects international trade both in the short and in the long term. In addition, gross domestic product, foreign direct investment, and inflation have a positive effect on international trade both in the short term and long term. This finding lends support to the J-curve effects, which suggest an initial loss in the short term followed by a dramatic gain in the long term. However, the findings of this study suggest that there is no significant gain from international trade to justify currency depreciation in Ethiopia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».