在海关联盟中评估加入决策:动态机器学习方法
Dominik Naeher1, Philippe De Lombaerde2,3,4, Takfarinas Saber5
1Department of Development Economics, University of Goettingen, Waldweg 26, 37073 Goettingen, Germany.
概括
本研究引入了评估关税同盟的动态框架,揭示了欧盟加入随着时间的推移与自然市场的协调方式的显著差异. 一些加入优先考虑商业逻辑,而不是其他人.
科学领域:
- 经济学 经济学 经济学
- 政治科学 政治科学是指政治学.
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 之前的研究利用机器学习进行关税联盟的静态分析,评估与"自然市场"相对应的政治驱动因素.
- 现有的方法主要集中在评估关税同盟的组成在一个时间点.
研究的目的:
- 开发和应用一个动态框架来评估海关联盟随着时间的推移而发生的演变.
- 分析新成员国加入导致的海关联盟组成变化.
- 通过使用动态方法,评估全球关税同盟与"自然市场"的协调程度.
主要方法:
- 开发了一个基于静态机器学习方法的动态框架.
- 将动态算法应用于200个国家 (1958-2018) 的双边贸易流数据.
- 评估了海关联盟组成的时间演变和加入驱动的变化.
主要成果:
- 欧盟加盟轮与"自然市场"的协调方式存在显著差异.
- 一些欧盟加入轮表现出比其他更坚持商业逻辑的坚持.
- 在其他全球关税联盟中也观察到类似的变化模式.
结论:
- 动态框架提供了一个更细致的了解关税同盟的演变,超越静态的快照.
- 调查结果强调了商业逻辑和其他因素在关税同盟的形成和扩张中的相互作用.
- 该研究提供了对静态分析的补充见解,强调区域经济一体化的时间动态.
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