ARDL PANEL MODEL IN CONTROL OF EXCHANGE RATE SYSTEMS THROUGH POST-COVID-19 OPEN ECONOMY MODEL
Notice bibliographique
Résumé
Destination from study this that is for test variable Interest Rates, Inflation , Total Money Supply and GDP how much big in take effect to EXCHANGE variable . And for knowing is panel level _ ethnic group interest , inflation , money supply , unemployment , investment , and GDP have an effect positive and significant to exchange rates in America, Australia, China, Canada , Indonesia, Japan , South Korea, Malaysia, Singapore, Russia and Thailand. Approach study this is study associative / quantitative with the Simultaneous model and the ARDL Panel where aim see linkages Among independent variables and dependent variables that spread panel in Top Major Exchange Rate countries in 11 APEC Countries. Study this conducted against 11 countries with exchange rate strongest in the APEC countries in the world (America, Australia, Malaysia, Singapore, South Korea, Japan , China, Indonesia, Canada , Russia , and Thailand). The ARDL Panel Analysis results show that the Leading Model Control indicators Exchange Rate System Through the Post -Covid-19 Open Economy Model, the Top Major Exchange Rates in Eleven Apec Countries (Varies) are JUB and GDP. this _ due to the results data processing , the ROE variable is variable that gives stable influence , ie _ effect on the inside period long nor period short in give influence significant to score exchange , which is assessed from level short run and long run stability in the table result .
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».