Relation entre le taux de change et les exportations nettes : test de la condition Marshall-Lerner pour le Canada
Bibliographic record
Abstract
Le but de la présente étude est d’analyser empiriquement la réponse des exportations nettes canadiennes aux variations du taux de change multilatéral canadien. La théorie économique nous suggère que, si la somme des élasticités des importations et des exportations est supérieure à un, une dépréciation réelle de la devise entraîne une hausse des exportations nettes. Ceci est mieux connu sous le nom de la condition Marshall-Lerner. En estimant un modèle d’exportations nettes, par quatre différentes méthodes de coïntégration et en utilisant des données allant du premier trimestre de 1980 au premier trimestre de 2002, notre étude confirme la validité empirique de la condition Marshall-Lerner au Canada. Ce résultat est robuste peu importe la méthode de coïntégration utilisée et peu importe la mesure du PIB réel étranger utilisée. Nos résultats montrent également que les exportations nettes de services sont plus sensibles aux variations du taux de change réel que les exportations nettes de biens. Finalement, la réponse des exportations nettes aux variations du PIB réel canadien et du PIB réel étranger est sensible à la mesure du PIB étranger utilisée, ainsi qu’à la méthode d’estimation utilisée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".