Impact of exchange rate volatility on international trade: Case of USA and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study is to investigate the impact that exchange rate volatility has on international trade flows including here exports and imports. Design/methodology/approach: This study is based on quarterly data from 2000-2018 making 224 observations in total. To measure the relationship between the chosen variables, it was used VAR-Vector Autoregressive Model. One of the main advantages of this model is traced back at the fact that it allows for dynamic relationship specification. Given that we are dealing with financial and macroeconomic variables, the role of each variable cannot be expected to be immediately monitored. On the contrary, it could be expected that it takes time for the interrelationships to be obvious and manifested. All this justifies the use of VAR. In total, two equations each with three independent variables are used to answer to the research question. Regressors are selected after a deliberate literature review and they are: price level, GDP, exchange rate and its volatility. Findings: The results suggest that there exists indeed an impact of exchange rate volatility on international trade among the US and Canada. This relationship seems to be changing among months and at different levels of significance. The final findings indicate a positive long-run relationship between exchange rate volatility and exports. These results are in line with the findings that other researchers have concluded in their studies. Regarding the imports, there exists a long-run relationship, but its impact differs in different periods. Research limitations/implications: One of the limitations and also a recommendation for improvement, is the number of explanatory variables. This came as a result of some lack of data for the included period. Originality/value: This topic is not only of great importance to policy maker, but it is also an added value to the current literature on the matter as it provides a thorough up-to-date analysis. It also draws on a sample of considerable size, thus providing consistency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».