Trend Analysis of Indian Foreign Exchange Reserves after Post COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
India is one of the leading countries for economic growth worldwide, and external trade showed a positive trend in the last quarter of the year. According to the Ministry of Economy and Finance (annual report 2021), there has been a strong correlation between capital flow and the positive growth of FOREX reserves as compared with Asian countries. It is the fourth-largest forex reserve holder in the world as of December 2022. India’s merchandise exports and imports showed a linear relationship and declined during the COVID-19 pandemic hit due to the financial burden, low parity of purchasing power, unemployment, low production performance in the manufacturing companies, higher debt, improper management of the service sector, etc. According to RBI statistics, foreign exchange reserves hovered at US$63.10 billion in the first half of last year. Financial inflation is a scourge in many parts of the world. A necessary analytical study will be necessary for taking the right decision at the right time to control financial inflation at the global level. In this paradigm, the present study will attempt to address the trend of forex and GDP by applying advanced statistical modeling techniques and revisiting financial principles to correlate with real data sets for predicting economic feasibility by 2030. This study will help economists and financial analysts initiate operational research on an empirical basis and also greatly assist in drafting financial policy at the national and global level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».