The Impact of Uncertainty on International Trade: A Case Study of The United States and Some Selected Trade Partners
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we researched the impact of uncertainty on international trade for the US and some selected countries of its top trade partners during the period of 1985-2020. The Bloom 2009 model was used with some changes, like using the Economic Policy Uncertainty index (EPU) as the uncertainty shock in a Vector Autoregression model (VAR). \nWe used the VAR model for the United States with some of its top trade partners that are involved in a free trade agreement like Canada, Mexico, Singapore, and South Korea. Another VAR model for the United States with some Asian trade partners like China, India, and Japan, some European trade partners like France, Germany, Ireland, Italy, and the United Kingdom, and finally Brazil as the only South American trade partner in this study. \nOur findings are that trading under a trade agreement as well as without a trade agreement led to the same trend of the impact of the uncertainty for both countries on the US imports from these countries and the US exports to these countries, but the impact on the US IPM has the opposite trend compared to the US EPU. However, the US EPU has the strongest magnitude on all variables in each case of study. It is worth mentioning that the impact of the Chinese EPU on the US IPM is stronger and more significant than the US EPU.\nIn addition, the US EPU had an insignificant impact on the degree of openness, but there were some significant periods for the US IPM as a result of an increase in the US EPU.\nIn a conclusion, trading under a free trade agreement or without a free trade agreement had an insignificant impact on the direction and the magnitude of the impact on the partners’ mutual trade.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».