PENGARUH PERANG DAGANG AS-CHINA TERHADAP \nPERTUMBUHAN EKONOMI (STUDI KASUS NEGARA MITRA \n \nDAGANG AS-CHINA TAHUN 2016-2019)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze how the effect of US-China trade war on economic growth in 17 \ntrading partner countries of the United States and China, and analyze the effects of export \nperformance, Foreign Direct Investment, and exchange rates on economic growth in 17 \ntrading partner countries of the United States and China in the period before the US-China \ntrade war (2016-2017) and after the US-China trade war (2018-2019). The samples in this \nstudy examined 17 trading partner countries of the United States and China, including Japan, \nHong Kong, South Korea, Taiwan, Australia, Vietnam, Malaysia, Brazil, India, Russia, \nThailand, Singapore, Indonesia, Canada, Philippines, Saudi Arabia, and United Arab \nEmirates. The variables that used in this study are ecomonic growth, export performance, \nForeign Direct Investment, exchange rate, and dummy variable in the period before and after \nthe US-China trade war. The method in this study uses panel data regression method \nwith dummy variables in the period before and after the US-China trade war which is \nprocessed by Microsoft Excel 2010 and E-Views 10 program. \nThe results of this analysis show that the US-China trade war dummy has an effect on \neconomic growth in 17 trading partner countries of the United States and China. Export \nperformance and FDI have positive and significant impact on economic growth in 17 trading \npartner countries of the United States and China in the period before and after the US-China \ntrade war. Meanwhile, the exchange rate has no significant effect on economic growth in 17 \n \ntrading partner countries of the United States and China in the period before and after the US- \nChina trade war. \n \nKeywords: Economic Growth, Export Performance, Foreign Direct Investment, Exchange \nRate, Trade War. \n \nPenelitian ini bertujuan untuk menganalis bagaimana pengaruh perang dagang \nAS-China terhadap pertumbuhan ekonomi di 17 negara mitra dagang Amerika \nSerikat dan China, dan menganalisis pengaruh kinerja ekspor, Foreign Direct \nInvestment, dan nilai tukar terhadap pertumbuhan ekonomi di 17 negara mitra \ndagang Amerika Serikat dan China pada masa sebelum perang dagang AS-China \n(2016-2017) dan sesudah perang dagang AS-China (2018-2019). Sampel dalam \npenelitian ini meneliti 17 negara mitra dagang Amerika Serikat dan China yaitu \nnegara Jepang, Hongkong, Korea Selatan, Taiwan, Australia, Vietnam, Malaysia, \nBrasil, India, Rusia, Thailand, Singapura, Indonesia, Kanada, Filipina, Saudi \nArabia, dan Uni Emirat Arab. Variabel dalam penelitian ini adalah pertumbuhan \nekonomi, kinerja ekspor, Foreign Direct Investment, nilai tukar, dan variabel \ndummy periode sebelum dan sesudah perang dagang AS-China. Metode dalam \npenelitian ini menggunakan metode regresi data panel dengan variabel dummy \nsebelum dan sesudah perang dagang AS-China yang diolah dengan Microsoft \nExcel 2010 dan program E-Views 10. \nHasil analisis penelitian menunjukkan dummy perang dagang AS-China \nberpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di 17 negara mitra dagang Amerika \nSerikat dan China. Kinerja ekspor dan FDI berpengaruh positif dan signifikan \nterhadap pertumbuhan ekonomi di 17 negara mitra dagang Amerika Serikat dan \nChina pada masa sebelum dan sesudah perang dagang AS-China. Sedangkan nilai \ntukar tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di 17 negara \nmitra dagang Amerika Serikat dan China pada masa sebelum dan sesudah perang \ndagang AS-China. \n \nKata Kunci: Pertumbuhan Ekonomi, Kinerja Ekspor, Foreign Direct Invesment, \nNilai Tukar, Perang Dagang.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».