使用自回归积分滑动平均模型与时间序列异常值分析预测美国纺织品比较优势
综合经济学
2019-08-15 v1 经济学
摘要
为建立对美国纺织服装（TAP）产业在全球纺织环境中竞争地位的更新理解，使用来自 UN-COMTRADE（1996–2016）的贸易数据，在四位协调制度（HS）编码层级计算了 169 个 TAP 品类的归一化显示性比较优势（NRCA）指数。使用自回归积分滑动平均（ARIMA）模型的单变量时间序列预测了具有出口优势的显示性品类的短期未来表现。伴随的异常值分析考察了可能传达关于政策变化、影响性驱动因素与随机事件的重要信息的永久性水平偏移。
引用
@article{arxiv.1908.04852,
title = {Forecasting U.S. Textile Comparative Advantage Using Autoregressive Integrated Moving Average Models and Time Series Outlier Analysis},
author = {Zahra Saki and Lori Rothenberg and Marguerite Moor and Ivan Kandilov and A. Blanton Godfrey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.04852},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 1Figure and 9 tables