The Effect of Economic Growth, Imports and Exports on Food Inflation in ASEAN Countries: Case Study of Timor Leste, Laos, Cambodia, and Myanmar
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the effect of economic growth, imports and exports on food inflation in four ASEAN countries, namely Timor Leste, Laos, Cambodia and Myanmar, over the period 2003 to 2024.This study fills a gap in the literature that rarely explores the simultaneous interaction between these variables in the context of food inflation in ASEAN countries with high inflation rates.The method used in this study is panel data analysis with Fixed Effect model.This model was chosen after a series of statistical tests, including the Chow test and Hausman test, which showed that the Fixed Effect model is more suitable for handling cross-country variation and overcoming potential heteroscedasticity and multicollinearity problems.The results show that economic growth has a significant negative effect on food inflation, while import and export variables show no statistically significant effect.These findings highlight the importance of policies that support domestic economic growth as a way to control food inflation.The main contribution of this study is the provision of new insights into how macroeconomic factors such as economic growth, imports and exports affect food inflation in ASEAN countries.The results are expected to serve as a reference for policymakers in formulating more effective economic strategies to address food inflation challenges in the region.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».