THE DETERMINANTS OF THE G7 COUNTRIES INTRA TRADE: A GRAVITY MODEL APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to evaluate the bilateral trade between G7 countries (Canada, France, Germany, Italy, Japan, United Kingdom, United States) in the period 2005-2020. The methodology is based on gravity model, using panel data and Ordinary Least Squares Method in EViews. The Pearson Correlation, the Unit Root Test and the Hausman test were performed. Three different gravity models were performed, with the exports, the imports and the bilateral trade flows as the dependent variables. The findings are: GDP of the exporters, GDP per capita of the importers, the export openness and the export market penetration are major predictors with a positive impact on the bilateral trade, while the distance between countries, the tariff costs and the non-tariff costs have a negative impact. There were some unexpected results too. The distance and the dummies are not statistically significant. The market penetration had an unexpected negative sign for export flows and the similarity distance had a negative sign too for import flows. The originality is replacing the distance with tariff trade costs and non tariff trade costs, as well as replacing trade openness with export openness and non trade openness, which are all better predictors. Further research should be conducted using a different estimator, like PPML.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».