The Effects of Imports and Economic Growth in Chinese Economy: A Granger Causality Approach under VAR Framework
Notice bibliographique
Résumé
This study inspects the association between economic growth and imports from China, based on data sourced from 2000 to 2021. For this reason, a quantitative research approach is used to determine the causality between the variables and their impact on the economy. The null hypothesis of the paper implies that the import growth rate has a significant impact on the GDP growth rate in the Peoples Republic of China. This hypothesis was rejected via the Granger causality test, as the only single directional relationship was found. However, further analysis was conducted by applying a Vector Auto-Regression (VAR) model that included leading macroeconomic variables, such as the inflation rate, the bank rate, and the exchange rate between the US dollar and Chinese yuan. The impulse responses of the model, aligned with the economic theory and the results, suggested that the import growth rate is negatively related to the GDP growth rate, while the GDP growth rate has an initial positive impact on the imports for the first three quarters, which later changes to a negative impact. This time lag suggests that while the impact between the variables is important, negative outcomes could be avoided if proper economic policy is implemented. The government of China should focus on policy implications that further promote export and substitute imported goods with domestic production.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».