Effects of Real Exchange Rate Volatility on Trade: Empirical Analysis of the United States Exports to BRICS
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the effects of real exchange rate volatility on the United States’ exports to BRICS. It focuses on the top 20 export products (defined by the 2-digit Harmonized System codes) from the United States to Brazil, Russia, India, China, and South Africa, and uses quarterly data for period from 1993Q1 to 2021Q2. The specified panel regression model was first estimated using three estimation methods, namely, the Panel Least Squares, the Panel Fully Modified Least Squares (FMOLS), and Panel Dynamic Least Squares (DOLS). In addition, to estimate the short-run and long-run effects of real exchange rate volatility on exports, it also uses the method of the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach to cointegration analysis and error-correction models. Two measures of exchange rate volatility are used in this study. According to our findings, the levels of foreign economic activity have a positive effect on exports while the real exchange rate has a negative effect on exports. In addition, exchange rate volatility has a negative effect on exports in the long run in all five countries. However, the effects of exchange volatility are found to yield mixed results in the short run regardless of which measure of exchange rate volatility was used.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».