Trade in times of conflict and sanctions : A gravity model analysis on the trade between the Scandinavian countries and Russia during the Russian-Ukrainian conflict
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis we study trade flows between the Scandinavian countries Denmark, Norway and\nSweden and Russia. Particularly, we investigate the trade flows in light of the Russian-\nUkrainian conflict and the following sanctions against Russia imposed by the EU. We look at\ndata on exports, imports and total trade between the Scandinavian countries and Russia and\nhow they have developed in the period from 2012 till third quarter of 2022. Insights in this\ndevelopment are interesting and important, both to evaluate the effectiveness of the sanctions\nalready imposed, and what implications these findings may have for future policy work.\nTo answer the research question, we have used both descriptive statistics and regression\nanalysis. We have used an augmented gravity model when evaluating the development of trade\nflows. To estimate the relationship between trade flows and conflict and sanction, we have\nadded dummy variables to the traditional gravity model that adhere to important events in the\nperiod.\nOur main findings are that the exports from the Scandinavian countries to Russia tend to\ndecrease from the first sanctions are imposed in 2014, mainly explained by the Russian import\nembargo on food effective from August of 2014. Further, imports from Russia have not\nsignificantly changed until second quarter of 2022, when the EU put Russia under a strict and\nwide-ranging sanction regime as a respond to the Russian invasion of Ukraine in February\n2022. Our main explanation for why it has not decreased earlier is that the goods the\nScandinavian countries imported to Russia were not directly included in the sanction\nprograms. We do not see any change in trade in periods where new sanctions are not imposed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».