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2022-06-25
英文标题:
《Forecasting U.S. Textile Comparative Advantage Using Autoregressive
  Integrated Moving Average Models and Time Series Outlier Analysis》
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作者:
Zahra Saki, Lori Rothenberg, Marguerite Moor, Ivan Kandilov and A.
  Blanton Godfrey
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  To establish an updated understanding of the U.S. textile and apparel (TAP) industrys competitive position within the global textile environment, trade data from UN-COMTRADE (1996-2016) was used to calculate the Normalized Revealed Comparative Advantage (NRCA) index for 169 TAP categories at the four-digit Harmonized Schedule (HS) code level. Univariate time series using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models forecast short-term future performance of Revealed categories with export advantage. Accompanying outlier analysis examined permanent level shifts that might convey important information about policy changes, influential drivers and random events.
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中文摘要:
为了对美国纺织服装(TAP)行业在全球纺织环境中的竞争地位有一个最新的了解,使用联合国商品贸易委员会(1996-2016)的贸易数据计算了169个TAP类别在四位数协调附表(HS)代码级别的标准化显示比较优势(NRCA)指数。使用自回归综合移动平均(ARIMA)模型的单变量时间序列预测具有出口优势的显示类别的短期未来表现。伴随的异常值分析检查了可能传达有关政策变化、有影响力的驱动因素和随机事件的重要信息的永久性水平变化。
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-25 08:01:59
预测美国。使用自回归积分edMoving平均模型和时间序列异常值分析的纺织品比较优势Zahra Saki、Lori Rothenberg、Marguerite Moorevan Kandilov、北卡罗来纳州罗利州立大学农业和资源经济系纺织学院布兰顿戈弗雷纺织技术管理系,NCAbstract为了对美国纺织服装(TAP)行业在全球纺织环境中的竞争地位有一个最新的了解,使用UNCOTRADE(1996-2016)的贸易数据计算了169个TAP类别在四位数协调附表(HS)代码级别的标准化显示比较优势(NRCA)指数。使用自回归综合移动平均(ARIMA)模型的单变量时间序列预测具有出口优势的显示类别的短期未来表现。伴随的异常值分析检查了可能传达有关政策变化、有影响力的驱动因素和随机事件的重要信息的永久性水平变化。关键词:预测、时间序列、纺织服装、比较优势、加性异常值、永久性水平转移1。引言预测是商业和学术研究中的一个重要领域。销售、营销、供应链和其他领域的从业人员提倡预测对企业成功的重要性(Dalrymple,1987;Fildes和Hastings,1994;Bendato etal,2015)。此外,经济预测一直是各个国家制定政策的一个组成部分(Sims,1986)。1786年,Playfair首次利用进出口数据展示了英国的历史经济表现(Tufte,2001,第32页)。后来,经济学领域引入了比较优势理论来预测国家间的贸易模式。
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2022-6-25 08:02:01
1965年,阿拉萨开发了一种从全球视角比较和预测贸易模式的新方法。他的被称为显示比较优势(RCA)的指数提供了基于历史贸易数据的竞争力指标。自引入RCA以来,研究人员修改了RCA(Vollrath,1991;Hoen和Oosterhaven,2006),以避免该指数存在过度回避的缺点。最新的修改之一,被称为标准化显示比较优势(NRCA)(Yu等人,2009),声称随着时间的推移分布稳定,并允许将时间序列分析应用于比较优势。最近的政策和举措鼓励美国利用国内制造业。这一趋势强调需要了解过去,以便预测未来。虽然mostresearch专注于因全球化而失去相对优势的TAP产品,但JSM 2018-商业和经济统计部分这项调查侧重于近年来保持出口相对优势的美国TAP产品(例如,2010-2016年间至少连续三年保持出口相对优势)。使用RCA或其变量对美国TAP竞争力进行的现有学术研究依赖于要素禀赋分析和指数值随时间变化的图形说明(Chi等人,20 05;C hi和Kilduff,20 06;K i lduf f和Chi,2006b;K i l duff a和Chi,2006a)。过时的研究和过去依赖《时代》系列分析的定性应用程序的趋势表明,有必要使用定量时间序列分析对美国TAP产品的竞争力进行最新调查。因此,本研究的目的是利用基于自回归综合移动平均(ARIMA)的单变量时间序列分析来预测具有出口优势的美国TAP分类(即六类)的短期表现。
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2022-6-25 08:02:04
相应的ARIMA异常值分析将过去的趋势变化关联起来,以确定可能的驱动因素和随机事件。这项研究检查了169只TAP猫的非rmali-zed版本比较数据(NRCA)在四位数HS代码le-vel(1996-2016)上的表现。以下目标阐述了研究目的:研究目标1(RO1):确定1996-2016年(21年)美国TAP类别中的NRCA(四位数协调代码),并确定2010-2016年间至少连续三年显示比较优势的类别。研究目标2(RO2):确定适当的时间序列模型,以预测RO1中确定的类别之间的短期(2年)比较优势。研究目标3(RO3):通过整合额外的大纲和时间序列模型产生的永久性水平变化,确定各类别之间的重大趋势变化。预测最近(2010年至2016年至少连续三年)被确定为具有竞争力的TAP类别的竞争地位,对于从业者评估机会和投资资源是必要的。预测竞争衰退的类别可以向从业者和决策者发出行动呼吁。此外,从离群值分析中得出的见解确定了inTAP类别竞争力的潜在重要水平变化。数据说明联合国商品贸易数据库(UN COMTRADE)为本研究提供了数据。数据库为不同版本的标准化编码系统在国家一级制定年度双边贸易指标(即进口和出口)。商品统一描述和编码系统(HS)的计量学使用两位数、四位数和六位数的产品分类,分别提供越来越具体的产品信息。
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2022-6-25 08:02:07
1996年至2016年四位数HScode版本的产品级贸易数据构成本研究的数据。数据集包括第50-67章(即纺织品、纺织品、鞋类等)。在汇编数据后,计算NRCA以确定具有比较优势的产品。从1996年到2015年,所揭示类别的NRCA值包括ARIMAtraining模型,2016年的NRCA值测试这些模型。世界综合贸易解决方案(2016)JSM 2018-商业和经济统计第3节。衡量标准和方法3.1 NRCATo为了预测国家间的贸易模式,经典的比较优势理论将生产成本视为特定国家专业化的唯一指标,而不考虑影响贸易流的非价格因素(如消费者偏好、产品质量)。为了解决这些限制,巴拉萨引入了回归比较优势(RCA)的概念(1965年),该概念利用历史贸易数据预测贸易模式。RCA值从零到无穷大不等,这使得索引对称。因此,实证和理论研究确定了该指数的固有缺陷(即Proudman和Redding,2000;De Beneditis和Tamberi,2001;Hoenand Oosterhaven,2006)。Yu等人(2009年)得出了RCA的最新变体,称为标准化显示比较优势(NRCA)。NRCA定义为: = ()- (*  * )/(1) 在哪里代表i国出口商品j,指世界各国j商品的出口,是我出口所有商品的国家,以及 是所有国家所有商品的出口。NRCA的中性点为零,因此与零的偏差表示一个国家在给定商品中的比较优势或劣势。
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2022-6-25 08:02:10
RCA的另一个特点是能够随时间生成稳定的分布,这使得时间序列分析能够发挥比较优势。NRCA在四位数级别生成指标,以确定在整个21年期间具有出口比较优势的特定纺织品类别(即169个类别)。在重点时间范围内对指数进行的进一步分析确定了表明最近连续三年具有比较优势的产品(20102016)(RO1)。3.2 ARIMABox和Jenkins(1976)开发了一种分析平稳时间序列数据的方法ARIMA。ARIMA方法将序列区分为平稳序列,并将自回归参数与移动平均值相结合。自回归参数AR表示当前期间序列的值是其前一个值和一些误差的函数,而移动平均参数MA涉及对过去时间滞后的有限记忆。MA的顺序表示时滞的数量。与外推模型和decom位置模型相比,ARIMA模型具有更大的灵活性和威力。Box和Jenki ns模型需要离散、等距的数据,且无遗漏值。对于时不变模型,序列应该是或使其成为平稳的。平稳序列呈现稳定但快速下降的自相关,而非平稳序列则逐渐降低自相关。在对时间序列模型进行拟合之前,使用经拟合的Dickey-Fuller单位根(ADF)测试来识别差异阶数并构建平稳序列。
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