Exchange Rate Pass-Through to Provincial Consumer Prices: A Geographical-Goods Level Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates exchange rate pass-through (ERPT) to provincial consumer prices in Canada from a geographical and goods-specific perspective. ERPT refers to the extent in which changes in the exchange rate influence domestic price movements. For example, a depreciation of the Canadian dollar relative to the U.S. dollar may increase the price of imports into Canada from the U.S., thereby raising consumer prices in Canada. Using extensive datasets from 2000 to 2023, this research quantifies the magnitude and speed of ERPT across various provinces and consumer price index (CPI) categories. The methodology employs a regression model framework, building upon the approach of Savoie-Chabot and Khan (2015) to estimate the impact of short-run and long-run exchange rate fluctuations on consumer prices. The findings highlight significant regional and categorical variation in ERPT. For example, Alberta exhibits the highest short-run ERPT for energy consumer prices where a 1% increase in the exchange rate leads to a 0.60% increase in prices. In contrast, Quebec exhibits the lowest short-run ERPT for energy consumer prices where a 1% increase in the exchange rate leads to only a 0.18% increase in prices. Price responses in each of these provinces differs from the short-run ERPT of Canada which is 0.32%. Furthermore, energy prices exhibit the highest sensitivity to exchange rate fluctuations, while most often categories excluding energy show minimal impact. These results emphasize the importance of region-specific economic policies to address distinct provincial price responses to exchange rate fluctuations. This study offers valuable insights for policymakers to develop strategies that mitigate any adverse economic effects of exchange rate changes and promote regional economic stability and growth.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».