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Enregistrement W7099399150

An Analysis Of U.s. Demand For Certain Steel Products From Canada And Mexico

2007· article· en· W7099399150 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrencyVolatility (finance)Exchange rateEconometric modelSpot contractProfit (economics)Volatility swap
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This empirical study uses stochastic coefficients econometric modeling to forecast real exchange rate volatility and examine how expected and unexpected volatility affect bilateral trade flows of certain steel products between Canada, Mexico and the United States using monthly data for the seven-year period 1996-2002. The results of the model indicate that the effects of exchange rate volatility on bilateral trade flows for this sector are relatively minor, where sustained changes in the spot exchange rate, sectoral economic growth, and the price of goods being traded all exert more significant influence on trade levels than exchange rate volatility. However, the model results also tend to indicate that as exchange rate volatility increases, the well-developed U.S.-Canadian forward currency exchange market may present economic agents with profit opportunities through risk-portfolio diversification, resulting in a positive correlation between volatility and trade. For the less-developed U.S.-Mexican forward currency market, the model results indicate that the relationship between trade and volatility, both expected and unexpected, is weak and predominantly negative. iii DEDICATION To Allison, my love. iv ACKNOWLEDGMENTS I would like to take this opportunity to thank Aniene Porter, without whom I would not have entered the economics program, for her inexhaustible patience and unwavering support. Thanks very much to Dr. Nancy Lutz and Dr. Richard Ashley, without whom I would not have finished the program, for their invaluable time and guidance. Thanks also to my previous thesis committee members, especially Dr. Tom Lutton for his thoughtful comments throughout this process. Thanks to all the former Northern Virginia economics faculty members, especially Dr. Swamy for his...

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
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