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Enregistrement W4385341520 · doi:10.3390/jrfm16080357

International Borrowing and Lending in the Presence of Oligopolistic Competition

2023· article· en· W4385341520 sur OpenAlexvenueno aff
Ronald Ravinesh Kumar, Peter Josef Stauvermann

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Policies and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChangwon National University
Mots-clésOligopolyAutarkyMarket structureEconomicsImperfect competitionCompetition (biology)Perfect competitionFactor marketDebtorImperfectInternational economicsMarket economyMicroeconomicsDebtWelfareMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the implications of imperfect competition in a two-country framework where a single good is produced. Using an overlapping generation model, we analyze the effects of market structures. Specifically, one country is assumed to operate under a perfectly competitive market structure, while the other country operates under an oligopolistic market structure. Our analysis reveals that the differences in factor prices between the two countries when they are in autarky lead to intergenerational trade once their capital markets are integrated. A key finding is that the country with an oligopolistic market structure becomes a lending country, while the country with a competitive market structure becomes a borrowing country. Furthermore, we find that the country with an oligopolistic market structure, serving as a lender, experiences a current account surplus, while the country with a perfectly competitive market structure, acting as a debtor, incurs a current account deficit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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