Notice bibliographique
Résumé
This dissertation studies the use of the US antidumping (AD) legislation. In the first chapter, I use panel data on AD petitions filed by US industries from 1980 to1995 to study the determinants of antidumping filings. I argue that a negative binomial model is better suited to study the industry's decision to petition than the poisson model employed in the previous literature. I find that contrary to the past findings, import penetration, one of the International Trade Commission's material injury criteria, is not an important factor. I also find that a larger workforce, lower price cost margin, and a higher capital intensity increases an industry's probability of petitioning. In the second chapter I study the stock market response to AD petitions filed by US firms. The main question I study is why so few firms petition for import relief. It is known that at lest in the short run, petition itself can restrain imports, lead to higher prices and hence higher profits. Given this fact, what restrains more firms from filing for protection? I use an event study to analyze the impact of petitioning on the market value of a firm to analyze the puzzle. For some industries, firms experience a decline in their market value at the time of petition. Therefore, it is possible that firms fear that petitioning would signal cost inefficiency on their part. In turn, this concern may act as a deterrent to filing AD petitions. I test the hypothesis of a negative signal by comparing the market response of an AD petition for petitioning firms and non-petitioning firms producing the same product. The main aim of third chapter, based on joint work with Sumeet Gulati, is to evaluate whether the Softwood Lumber Agreement (SLA), signed between US and Canada in May 1996, had a significant economic impact on the industrial users (rather than producers) of lumber in the US. Firm's daily stock prices are used in an event study to analyze market's response to the signing of SLA. I find that the SLA imposed significant economic costs on the users of lumber. The fourth chapter is a case study of the chemical industry. Restricting imports by imposing antidumping duties protects domestic firms from predatory pricing by foreign firms, and reduces competition in the domestic market. I look at the cases filed by the chemical industry to illustrate this possibility.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».