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Enregistrement W6928138168 · doi:10.34989/swp-2022-18

Exports and the Exchange Rate: A General Equilibrium Perspective

2022· article· en· W6928138168 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensBank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExchange rateDepreciation (economics)CurrencyInflation (cosmology)Shock (circulatory)Perspective (graphical)Foreign exchange marketMonetary policyGeneral equilibrium theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do a country’s exports change when its currency depreciates? The typical view is that currency depreciation leads to higher exports because it lowers export prices and entices foreign buyers to switch spending toward these goods. But why the exchange rate depreciates in the first place might also matter. In this article, we shed light on this aspect of the issue. We ask whether the relationship between exchange rate movements and exports differs depending on the fundamental driver of the exchange rate. Using data for Canada, we identify cases where the Canada-US exchange rate changes because of factors such as Canadian monetary policy, global oil prices and US income growth. From there, we account for how exports evolve in each of these cases. We find that exports evolve very differently from one shock to another. This, we argue, reflects that the direct impact of the exchange rate on export prices and export purchases is weak. Instead, the main driver of exports for Canada is not the exchange rate but rather US growth, which sometimes comoves with the exchange rate. Our findings suggest that the exchange rate’s role as an automatic stabilizer and in transmitting monetary policy for Canada is not as strong as is traditionally assumed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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