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Enregistrement W4407114385 · doi:10.3390/jrfm18020078

Financial Openness, Trade Openness, and Economic Growth Nexus: A Dynamic Panel Analysis for Emerging and Developing Economies

2025· article· en· W4407114385 sur OpenAlexvenueno aff
Thembalethu Macdonald Seti, Sukoluhle Mazwane, Mzuyanda Christian

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Openness to experienceEconomicsEmerging marketsEndogeneityPanel dataContext (archaeology)International economicsCorporate governanceGeneralized method of momentsTrade barrierPanel analysisInternational tradeMacroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International market openness has long been regarded as critical for economic development, and recent evidence highlights the distinct roles of financial and trade openness, particularly in emerging and developing economies. This study examines the impact of financial and trade openness on economic growth in ten emerging and developing countries from 1970 to 2023. It employs a dynamic panel generalized method of moments (GMM) model, which is selected for its ability to address potential endogeneity and dynamic relationships within panel data. The analysis finds that both financial and trade openness positively influence economic growth and that stable macroeconomic conditions and political stability enhance these growth-promoting effects. In the context of growing geo-economic tensions, trade fairness, and national security concerns, the study underscores the need for policies that balance global integration with national interests. These findings suggest the importance of designing policies that promote greater integration into global financial and trading systems while ensuring sound macroeconomic fundamentals and supportive institutions. The study recommends that policymakers pursue strategic liberalization and strengthen governance structures to achieve sustained and inclusive growth.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations28
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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