How Does the Exchange Rate and Its Volatility Influence FDI to Canada? A Disaggregated Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationship between the real effective exchange rate (REER) and its volatility with the net inflow of foreign direct investment (FDI) to Canada, placing a novel emphasis on sector-level analysis. The study utilizes time series data from 2007 to 2022 and employs the autoregressive distributed lag (ARDL) approach to assess short-run and long-run relationships between the said variables. The findings reveal significant impacts of changes in REER, its volatility, and GDP on net FDI in the short run, with lasting effects of REER and its volatility, lagged GDP, and trade openness on FDI in the long run. At the sectoral level, FDI inflows in energy and mining, manufacturing, finance, and insurance exhibit significant sensitivity to changes in REER. Simultaneously, the volatility of REER has a significant impact on FDI inflows in manufacturing industries and the finance and insurance sector in the short run. In the long run, REER exerts a significant influence on the net FDI inflows in energy and mining, as well as manufacturing industries. The asymmetry in findings suggests a need for sector-specific attention to retaining and attracting FDI to Canada.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».