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Enregistrement W4413304097 · doi:10.1017/s0020818325100751

Trade and Exchange Rate Competition in East Asia

2025· article· en· W4413304097 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Organization · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)East AsiaInternational tradeExchange rateInternational economicsBusinessEconomicsPolitical scienceChinaFinanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Exchange rate manipulation—the active devaluation of a currency through intervention in the foreign exchange market—is a frequent trigger of international disputes. Yet it is not an obvious policy choice: as a blunt tool to boost export competitiveness, it is disliked by citizens and importers because of the loss of purchasing power it entails, and because it benefits those with investment abroad at the expense of those with savings at home. It is thus notable that a group of East Asian countries, from Japan and Korea to Thailand, undertake frequent and often large interventions to devalue their currencies. What explains their policy choice? We provide evidence that exchange rate depreciations are undertaken at the behest of export industries. Because lobbying activities in East Asian countries are not directly observable, we focus on Japan and Korea and construct a proxy measure of lobbying by exporters, drawing on news reports. We use machine learning to scale daily reports of industry demands in the two leading financial newspapers, the Japanese Nihon Keizai Shimbun and, in a robustness check, the Korean Hankyung, over twenty-five years. We find evidence that mounting public pressure by organized economic interest groups precedes intervention and induces currency depreciation.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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