Do Oil Prices have an Asymmetric Effect on Economic Growth?: Evidence from the NARDL Approach for Korea, China, and Japan
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, We empirically analysis the impact of oil prices on the economic growth of Korea, China, and Japan in Northeast Asia. The analysis period used variables such as per capita GDP, international oil prices, real effective exchange rates, consumer price index, and total currency in the three countries from the first quarter of 2000 to the fourth quarter of 2022. The NARDL model proposed by Shin et al. (2014) was applied to analyze the effects of rising and falling oil prices. In this study, first, it was found that fluctuations in oil prices in all three countries affect economic growth. However, it was not statistically significant in the long run. Second, the impact of oil prices on economic growth in all three countries was found to be asymmetric. In the short term, the rise and fall of oil prices showed statistical significance in Korea, China and Japan. Third, the impact of oil prices in Korea and Japan is similar to the analysis results of previous studies analyzed in advanced countries (e.g., OECD countries). However, in the short term, the impact of oil price fluctuations on China has differentiated results from Japan and Korea. Each of the three countries’ error correction terms coefficients is statistically significant, which means that short-term economic growth is adjusted to a long-term equilibrium relationship at a certain rate for one year if any impact occurs in the system.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».