The determinants of Malaysia trade balance/ Nurul Atikah Noraji
Notice bibliographique
Résumé
The study focus on the analysis of the main determinants that may have an impact on trade balance. Specifically, this study aims to determine the main determinants of trade balance in Malaysia by analyzing the relationship of domestic income (GDP), inflation (CPI), exchange rate (ER), foreign direct investment (FDI), government expenditure (GEX) with household consumption expenditure (HCEX). The study employs quarter data from the 1998 until 2016 that will gather from the UiTM DataStream. This study will use E-views as a tool for analyzing the data that have been collected. Increase in exchange rate will influence the domestic price, with the devaluation, we expect to have positive sign. On the other hand, the rise of household consumption expenditure might due to the risen of the income tend to worsen the trade balance. Hence we expect to have negative sign. Next, as the net income increase then we expect more good will be imported so this will lead to help improving the trade balance. Therefore, we expect to have positive sign. The rise in government expenditure will make the trade balance become worse so we expect the negative sign for this variables. For the foreign direct investment, we expect to have positive sign and lastly for the inflation, when inflation is low usually it may have higher trade deficit due to the monetary policy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».