基于双边贸易规定的国际贸易流预测
统计金融
2024-07-19 v1 计算工程、金融与科学
机器学习
摘要
本文提出了一种新颖的方法论，用于预测国际双边贸易流，强调优先贸易协定（Preferential Trade Agreements, PTAs）在全球贸易格局中的日益重要作用。承认传统模型（如引力模型）的局限性，本研究引入两种阶段的方法，将可解释机器学习与分解模型相结合。第一阶段采用 SHAP Explainer 进行有效变量选择，识别 PTAs 中关键规定；第二阶段利用分解机器（Factorization Machine）模型分析这些规定对贸易流的两两相互作用效应。通过分析详尽的数据集，本文展示了这一方法的有效性。研究结果不仅提高了贸易流模型的预测精度，还为理解受特定双边贸易规定影响的国际贸易复杂动态提供了更深入的见解。
引用
@article{arxiv.2407.13698,
title = {International Trade Flow Prediction with Bilateral Trade Provisions},
author = {Zijie Pan and Stepan Gordeev and Jiahui Zhao and Ziyi Meng and Caiwen Ding and Sandro Steinbach and Dongjin Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13698},
year = {2024}
}