讨论文件

DP17325国际贸易研究中的机器学习-评估贸易协定的影响

现代贸易协定除削减关税外,还包含大量条款,涉及服务贸易、竞争政策、与贸易有关的投资措施或公共采购等不同领域。现有的研究在试图估计这些条款对贸易流动的影响时,存在过拟合和严重的多重共线性问题。在本文中,我们基于机器学习和变量选择文献的最新发展,提出了新的数据驱动方法,用于选择最重要的条款并量化其影响
关于贸易流动。所提出的方法的优点是不需要对如何聚合个别条款进行特别假设,并比标准套索提供更好的选择准确性。我们发现,与技术性贸易壁垒、反倾销、贸易便利化、补贴和竞争政策相关的条款与增强贸易协定的贸易增长效应有关。

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引用

Breinlich, H, V Corradi, N Rocha, M Ruta, T Zylkin和J Santos Silva(编)(2022),“DP17325国际贸易研究中的机器学习-评估贸易协定的影响”,CEPR新闻讨论文件第17325号。https://cepr.org/publications/dp17325

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