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<title>WhyDwelledOnAi's Blogs</title>
<subtitle>secret garden</subtitle>
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<updated>2022-02-07T12:33:09.043Z</updated>
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<name>Haoyu Wang</name>
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<title>【大创】贸易政策、贸易流量分析的模型综述</title>
<link href="https://whydwelledonai.github.io/2022/01/28/%E5%9B%BD%E9%99%85%E5%85%B3%E7%B3%BB%E3%80%81%E5%9B%BD%E9%99%85%E8%B4%B8%E6%98%93%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0/"/>
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<published>2022-01-28T05:55:00.000Z</published>
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<content type="html"><![CDATA[<h1 id="国际关系、贸易流量分析的模型综述"><a href="#国际关系、贸易流量分析的模型综述" class="headerlink" title="国际关系、贸易流量分析的模型综述"></a>国际关系、贸易流量分析的模型综述</h1><h2 id="贸易流量分析的相关方法"><a href="#贸易流量分析的相关方法" class="headerlink" title="贸易流量分析的相关方法"></a>贸易流量分析的相关方法</h2><h3 id="总体开放度"><a href="#总体开放度" class="headerlink" title="总体开放度"></a>总体开放度</h3><p>衡量一国融入世界贸易的最常用度量指标就是开放程度，其中贸易相对GDP的度量是最常见的方法。此时$i$国的开放度可以定义为:</p><script type="math/tex; mode=display">Q^i = \frac{X^i+M^i}{Y^i}</script><p>其中$X^i, M_i, Y_i$分别代表 $i$国的出口总额、进口总额和GDP，$Q^i$越高， 则该国的开放度越高。然而，这种开放度的定义只能度量同一国家或地区在不同时间的开放度而不能进行跨国比较。为了方便国家间的比较，我们往往使用这个国家的实际贸易量与预期贸易量的差值（称为残值）来代表开放度。在基本情况给定时，可以运行贸易开放度回归模型: </p><script type="math/tex; mode=display">O^i = \alpha_0 + \alpha_1y_i + \alpha_2LL_i + \alpha_3R_i + u_i</script><p>其中$y_i$是人均GDP，当国家$i$为内陆国时$LL_i$等于1，否则为0(即哑变量)，$R_i$是偏远程度，$u_i$是误差项。方程可以用OLS来估计。当$O_i - \hat{O_i}$为正时，表示给定特征下国家贸易量比预期量要多。这样做，可以排除国家间多种因素的干扰。另外，简单直白地解释贸易占原始国国内生产总值数据中的份额是毫无意义的。同样的开放度，对那些拥有很长海岸线、接近较大市场的国家与那些地处偏远内陆、低收入水平的国家来说意义大不相同。</p><h3 id="比较优势"><a href="#比较优势" class="headerlink" title="比较优势"></a>比较优势</h3><p>传统的度量指标是显性比较优势（RCA）指数，其代表一个产品$k$占$i$国的出口份额与它在世界贸易中份额的比率。公式表示为：</p><script type="math/tex; mode=display">RCA_k^i = \frac{X_k^i/X^i}{X_k/X}</script><p>其中$X_k^i$是国家$i$对$k$产品的出口额，$X^i$是该国总出口额，$X_k$为该产品的世界出口额，$X$为世界总出口额。而为了解决RCA指数的不对称性，Laursen提出的一个标准化方法NRCA，其为：</p><script type="math/tex; mode=display">NRCA^i_k = \frac{RCA_k^i - 1}{RCA_k^i + 1}</script><p>Hausmann提出了PRODY指数以便于描述某特定部门的比较优势，其通过对某产品出口国的人均GDP进行加权来估计该产品的技术含量，即显性技术含量。公式表示为：</p><script type="math/tex; mode=display">PRODY_k = \sum_iRCA_k^i\cdot Y^i</script><p>其中$Y^i$表示国家$i$的人均GDP。</p><h3 id="区域贸易分析"><a href="#区域贸易分析" class="headerlink" title="区域贸易分析"></a>区域贸易分析</h3><p>自Lipsey以来，人们经常认为如果潜在的成员互相间已经拥有大量的贸易往来，那么自由贸易协定就更可能提高福利，即“自然贸易伙伴假设”。判断组建（或计划组建）优惠区的国家是否是“自然贸易伙伴”，可以分析区域贸易集中度或贸易互补性。区域贸易集中度指数依据现有贸易流量度量区域内各国之间的相互贸易相对于区域外其他国家贸易的相对集中度，从而提供区域一体化协议对潜在福利影响的信息。贸易互补性指数由Michaely引入，从一个国家出口和另一国家进口重叠方面来度量两个国家成为“自然贸易伙伴”的程度。</p><h2 id="贸易政策的量化"><a href="#贸易政策的量化" class="headerlink" title="贸易政策的量化"></a>贸易政策的量化</h2><h3 id="关税"><a href="#关税" class="headerlink" title="关税"></a>关税</h3><p>关税即边界上进出口产品时征收的税款，它提高了进出口产品的价格。海关管理部门往往使用从价税或者从量税，其中从价税按照进口产品的价值的比例计算，从量税以每单位产品收取固定的货币金额。从价税比从量税应用更为广泛。为了能够在不同计量单位、不同产品间进行比较，可以进行从量税的从价税等值计算。公式如下：</p><script type="math/tex; mode=display">\tau_{AVE} = 100 \frac{\tau_{specific}}{p}</script><p>其中$\tau_{specific}$表示每吨的货币金额，$p$代表每吨的国际价格。</p><p>在研究关税时，必须需要考虑最惠国关税税率和优惠税率，还要考虑约束关税和实施关税。在区域一体化谈判中，优惠税率的程度存在极大的不确定性。另外，关税制度可能存在按最终用途的豁免情况，其中政府给予的临时豁免情况一般只有通过实地调查才能了解。</p><p>研究关税概况的实证工具主要是平均值和离散度，关税平均值往往采用加权平均的方案，离散度往往计算标准差或变异系数。在研究有效保护和关税升级时，往往使用有效保护税率，但是其计算比较困难。</p><h3 id="非关税措施"><a href="#非关税措施" class="headerlink" title="非关税措施"></a>非关税措施</h3><p>非关税措施是影响国际贸易的普通关税以外的其他政策措施，2010年的联合国贸发会议对非关税措施进行了如下分类：</p><ol><li>动植物检验检疫措施</li><li>技术贸易壁垒</li><li>装运前检验手续</li><li>价格控制措施</li><li>许可证、配额、禁令和其他质量控制措施</li><li>税费、国内税及其他准关税措施</li><li>财务措施</li><li>反竞争措施</li><li>与贸易有关的投资措施</li><li>分销限制</li><li>售后服务的限制</li><li>补贴（不包括出口补贴）</li><li>政府采购的限制</li><li>知识产权</li><li>原产地规则</li><li>与出口相关的措施</li></ol><p>非关税措施实质上就是贸易保护主义，但它们也可能会解决市场失灵问题，所以它常常被当做一个中性词。</p><p>因为缺乏数据以及异质性问题，量化非关税措施比较困难。一个最常见的度量非关税措施的方法是价格差额法，即通过比较一种产品国内价格与参考价格来度量非关税措施的影响。其简单表达式为：</p><script type="math/tex; mode=display">TE_{NTM} = (p_d/p_w) - (1 + \tau + c)</script><p>其中$p_d$是内部价，$p_w$是国际价格，$\tau$是从价税，$c$是以从价税表示的国际运输利润。</p><p>价格差额法也存在着一些缺陷。它无法说明每一项非关税措施各自的影响，也很难量化质量差一。另一种方法是基于清单的频数测量法。频数即计算在某个产品种类中受非关税措施影响的关税税目所占的份额。采用这种方法只能进行粗略的评估，因为它无法反应这些措施的刚性。</p><h3 id="贸易政策立场"><a href="#贸易政策立场" class="headerlink" title="贸易政策立场"></a>贸易政策立场</h3><p>由于贸易政策指标的多样性，将不同产品贸易政策汇总概括为贸易政策立场，并使这些立场在不同国家间能进行比较非常重要。对此，世界贸易组织的毛衣政策审议对成员国的贸易政策和做法提供了一个全面的描述。而另一种更加定量化、更综合的评估贸易政策立场为计算贸易限制指数，凯构建的总体贸易限制指数将进口关税统一定义为从价计征的进口关税，并使用进口需求弹性计量经济学估计方法。</p><h2 id="贸易引力模型的相关研究"><a href="#贸易引力模型的相关研究" class="headerlink" title="贸易引力模型的相关研究"></a>贸易引力模型的相关研究</h2><h3 id="贸易引力模型概述"><a href="#贸易引力模型概述" class="headerlink" title="贸易引力模型概述"></a>贸易引力模型概述</h3><p>贸易引力模型（又称引力方程）是由James Stewart在20世纪40年代首次提出，用于估计两个国家间双边贸易流量规模的模型。该模型指出，国家间的贸易规模与进出口国的经济总量成正比，与双边贸易成本成反比。</p><p>Anderson & van Wincoop(2003)从经济理论的层面提出了引力模型及其变量的使用规范。二者的研究表明，在世界由$N$个国家构成且各种产品都可由原产地加以区分的背景下，一个从理论上能够得到很好解释的引力方程形式如下：</p><script type="math/tex; mode=display">X_{ij} = \frac{GDP_i \cdot GDP_j}{GDP_w}(\frac{t_{ij}}{\Pi_iP_j})^{1-\sigma}</script><p>其中$X_{ij}$表示$i$对$j$出口的货币价值，$GDP_w$表示世界的GDP，$t_ij$表示$j$从$i$进口产品的成本，$\sigma>1$表示替代弹性，$\Pi_i$和$P_j$分别表示国家$i$的外向型和国家$j$的内向型多变阻力条件。</p><p>近些年来，贸易引力模型在众多学者的努力下已经从经验层面上升到理论高度，其所需要的数据具有可获得性强、可信度高等特点，能够较好地支持国际贸易流量的实证研究。</p><h3 id="引力方程的估计方法"><a href="#引力方程的估计方法" class="headerlink" title="引力方程的估计方法"></a>引力方程的估计方法</h3><p>估计引力方程的标准程序一般通过普通最小二乘回归来估计对数线性方程，这时使用的估计方程为：</p><script type="math/tex; mode=display">\ln{X_{ij}} = a_0 + a_1\ln{GDP_i} + a_2\ln{GDP_j} + (1-\sigma)(\ln{t_{ij}} - \ln{\Pi_i} - \ln{P_j}) + \epsilon_{ij}</script><p>其中$a_0$是常数项，$\epsilon$为误差项。</p><p>贸易成本往往由很多因素决定。一种经典的方案是用双边距离来代替贸易成本，而共同边界、内陆国家等哑变量也经常被使用。另外，共同语言等文化特征、是否存在区域贸易协定等关税壁垒也是重点考虑的对象。</p><p>估计方程的关键在于多边抵制条款是无法直接观察的。因为本课题的研究方向是RCEP生效对中国进出口的影响，可以在方程中使用国别效应取代多边阻力指数。</p><h2 id="参考文献"><a href="#参考文献" class="headerlink" title="参考文献"></a>参考文献</h2><p>[1]Anderson JE, Wincoop EV. Gravity with Gravitas: A Solution to the Border Puzzle. American Economic Review. 2003;93(1):170-192.<br>[2]Anderson JE, Wincoop E van. Trade Costs. Journal of Economic Literature. 2004;42(3):691-751.<br>[3]吴小康,于津平.引力方程:从经验到理论[J].国际经贸探索,2014,30(04):29-43.<br>[4]吴丹,吴野.贸易便利化对中国从“一带一路”国家进口的影响——基于贸易引力模型的实证分析[J].工业技术经济,2020,39(02):73-81.<br>[5]陈雯.中国-东盟自由贸易区的贸易效应研究──基于引力模型“单国模式”的实证分析[J].国际贸易问题,2009,(01):61-66.<br>[6]赵涤非,郭鸿琼,陈宴真.基于引力模型的福建省贸易流量及贸易潜力的实证分析[J].福建论坛(人文社会科学版),2012,(03):139-144.<br>[7]李好,潘小芳.印度加入RCEP后的贸易影响因素研究——基于引力模型的实证分析[J].亚太经济,2016,(05):17-22.<br>[8]董有德,赵星星.内生自由贸易协定的贸易流量效应——基于平均处理效应的非参估计[J].世界经济研究,2014,(02):35-40+60+88.</p>]]></content>
<summary type="html"><h1 id="国际关系、贸易流量分析的模型综述"><a href="#国际关系、贸易流量分析的模型综述" class="headerlink" title="国际关系、贸易流量分析的模型综述"></a>国际关系、贸易流量分析的模型综述</h1><h2 id="贸易流量分析的相关</summary>
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<category term="计量经济学" scheme="https://whydwelledonai.github.io/tags/%E8%AE%A1%E9%87%8F%E7%BB%8F%E6%B5%8E%E5%AD%A6/"/>
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<title>【大创】贸易政策分析实用指南</title>
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<published>2022-01-16T02:02:00.000Z</published>
<updated>2022-02-07T11:27:58.869Z</updated>
<content type="html"><![CDATA[<h1 id="项目背景"><a href="#项目背景" class="headerlink" title="项目背景"></a>项目背景</h1><p>在参加“大学生创新创业训练计划”比赛时, 我与经济学院、国际关系学院、信息资源管理学院的几位同学一同合作, 在中国人民大学国际关系学院的指导下进行一些有关于国际贸易政策的研究. 小组研究方向为“区域全面经济伙伴关系协定(CREP)”生效对我国进出口的影响问题, 因此需要学习一些有关于贸易政策分析的建模方法, 故浅陋地学习《贸易政策分析实用指南》一书的部分内容, 做了一些整理工作. </p><h1 id="导论"><a href="#导论" class="headerlink" title="导论"></a>导论</h1><h2 id="通过应用分析支持贸易政策决策"><a href="#通过应用分析支持贸易政策决策" class="headerlink" title="通过应用分析支持贸易政策决策"></a>通过应用分析支持贸易政策决策</h2><p>如今, 贸易的开放引发了越来越多的争议. 对贸易政策的决策者和利益相关者而言, 获得详细、可靠的信息并对贸易政策的影响进行分析就显得非常重要. 从国际经济学教科书中的关税和配额到现实世界中的关税和非关税措施丛林有很长的路要走. 因此, 本书为读者在分析现实世界的贸易和贸易政策时如何获得关键数据和使用有效分析工具提供指导.</p><p>本书首先讨论贸易流量和贸易政策的量化, 量化贸易流量和贸易政策在描述、比较或跟踪不同部门、国家之间的贸易政策演变或随着时间推移贸易政策的演变方面非常有用. 然后, 本书提出了一个引力模型. 该模型有助于理解贸易的决定因素和贸易模式, 也有助于评估某些贸易政策. 最后，本书介绍了一些模拟方法, 可以用来 “预测” 贸易以及与贸易政策对贸易流量、福利和收入分配等方面的影响.</p><h2 id="选择一种方法"><a href="#选择一种方法" class="headerlink" title="选择一种方法"></a>选择一种方法</h2><p>研究人员在评估一项特定贸易措施的影响时所面临的一个关键问题是在给定约束条件下决定哪一个方法最适用. 此时, 研究人员和政策利益相关者之间的对话是至关重要的. </p><p>方法的选择涉及在描述性统计和建模方法之间的选择, 也涉及在计量估计和模拟之间的选择, 还包括事前和事后方法之间的选择, 以及局部均衡和一般均衡方法之间的选择. 所以方法的选择不一定是简单直接的. 原则上, 问题应该决定方法的选择, 但现实的选择会受各种因素的制约. 为了回答某一问题, 多种方法也可以结合使用, 通常是先使用描述性统计方法为后续更复杂的分析建立基础, 还要经济计量方法和模拟方法并用. 不同的方法或假设可能导致互为冲突的结果, 只要可以将该差异追溯到其原因, 则问题不是很大.</p><h2 id="使用本指南的一些说明"><a href="#使用本指南的一些说明" class="headerlink" title="使用本指南的一些说明"></a>使用本指南的一些说明</h2><p>本指南的对象是在应用研究和分析方面具有一定经验和受过培训的经济学家(显然我不是这样的人). 更具体地说, 在经济学方面, 要具有国际贸易和政策方面的基本知识, 在实证方面, 必须熟悉使用数据库和STATA软件(学习和使用STATA请参见:<a href="https://vi.unctad.org/tpa/">https://vi.unctad.org/tpa/</a>).</p><h1 id="贸易流量分析"><a href="#贸易流量分析" class="headerlink" title="贸易流量分析"></a>贸易流量分析</h1><h2 id="概述和学习目标"><a href="#概述和学习目标" class="headerlink" title="概述和学习目标"></a>概述和学习目标</h2><p>本章介绍了主要的贸易数据分析技术. 概述了简单常用数据库及构建数据库所需的贸易及政策指标. 本章还指出了在收集和分析数据时面临的挑战, 比如测量误差或合并偏差等.</p><p>本章首先讨论评估贸易业绩的主要指标, 即国家的贸易量大小、从事何种贸易以及与哪些国家进行贸易等. 然后展示如何分析和显示数据的部门结构和贸易结构性的特征, 包括产业内贸易、出口多样化和出口增长的边际利润. 最后本章将从各个角度讨论比较优势的概念, 包括显性比较优势指数及显性技术和要素密度指数.</p><h2 id="分析工具"><a href="#分析工具" class="headerlink" title="分析工具"></a>分析工具</h2><h3 id="总体开放度"><a href="#总体开放度" class="headerlink" title="总体开放度"></a>总体开放度</h3><ol><li>贸易相对GDP的度量<br>衡量一国融入世界贸易的最常用度量指标就是开放程度, 让$X^i, M_i, Y_i$分别代表 $i$国的出口总额、进口总额和GDP,那么$i$国的开放度可以定义为:<script type="math/tex; mode=display">Q^i = \frac{X^i+M^i}{Y^i}</script>$Q^i$越高, 则该国的开放度越高.该指数可以针对同一国家进行纵向比较. 然而, 对能否使用$Q^i$进行跨国比较仍然很不清楚, 因为$Q^i$通常与一些国家特征相联系. 例如, 它随着收入水平不同而产生系统的改变.<br>另外, 简单直白地解释贸易占原始国国内生产总值数据中的份额是毫无意义的.同样的开放度, 对那些拥有很长海岸线、接近较大市场的国家与那些地处偏远内陆、低收入水平的国家来说意义大不相同.</li><li>出口的进口含量和外部导向(数据不易获取)<br>出口的进口含量是度量一个出口产业外向型导向的一个指标, 但是这个指标的定义比较麻烦. 首先,我们定义货物$j$的进口渗透率为$\mu_{jt} = \frac{m_{jt}}{c_{jt}}$, 其中$m_{jt}$代表货物$j$在$t$年的进口额, $c_{jt}$代表货物$j$在$t$年的国内消费(最终需求). 再令$y_{kt},z_{jk}$分别代表产业$k$在第$t$年的产出和对作为中间产品的货物$j$的消费量,那么产业$k$的进口投入份额可以定义为:<br><script type="math/tex">\alpha_{kt}=\frac{\sum_{j = 1}^n\mu_{kt}z_{jk}}{y_{kt}}</script>其中$x_{kt}$表示货物$k$在$t$时的出口量. 这样, 产业$k$的净外向型程度就可以用传统的出口比率(或贸易开放度指数$\frac{x_{kt}}{y_{kt}}$)与$\alpha_{kt}$之差来估计.</li><li>中间品贸易<br>一个产业在世界经济中的一体化程度也可以用零部件贸易量以及与其相关的生产国际分段化程度来度量.</li><li>离岸外包</li><li>垂直专业化分工<h3 id="贸易结构"><a href="#贸易结构" class="headerlink" title="贸易结构"></a>贸易结构</h3></li><li>贸易的产业和地理位置</li><li>产业内贸易</li><li>出口增长的收益</li><li>出口多样化</li></ol><h3 id="比较优势"><a href="#比较优势" class="headerlink" title="比较优势"></a>比较优势</h3><ol><li>显性比较优势</li><li>显性技术含量: PRODY指数</li><li>显性要素密度</li></ol><h3 id="区域贸易分析"><a href="#区域贸易分析" class="headerlink" title="区域贸易分析"></a>区域贸易分析</h3><ol><li>区域贸易集中度</li><li>贸易互补性</li></ol><h3 id="其他重要概念"><a href="#其他重要概念" class="headerlink" title="其他重要概念"></a>其他重要概念</h3><ol><li>实际有效汇率</li><li>贸易条件</li><li>易货贸易条件</li><li>贸易的收入条件</li></ol><h2 id="数据"><a href="#数据" class="headerlink" title="数据"></a>数据</h2><h3 id="数据库"><a href="#数据库" class="headerlink" title="数据库"></a>数据库</h3><ol><li>集成贸易数据(from 国际货币基金组织),</li><li>细分的贸易和生产数据<ol><li>贸易分类系统: HS系统, SITC</li><li>产品分类系统:<h2 id="应用"><a href="#应用" class="headerlink" title="应用"></a>应用</h2><h3 id="比较国家间的开放度的一种方法"><a href="#比较国家间的开放度的一种方法" class="headerlink" title="比较国家间的开放度的一种方法"></a>比较国家间的开放度的一种方法</h3>国家间不能直接使用贸易相对GDP的$Q^i$来度量, 因为这样有太多国家间的其他特征造成干扰. 例如, 比利时贸易与国内生产总值的比率高于美国, 但主要原因是美国作为一个更大的经济体, 它有更多的国内贸易.</li></ol></li></ol><p>为了方便国家间的比较, 我们往往使用这个国家的实际贸易量与预期贸易量的差值(称为残值)来代表开放度. 在基本情况给定时, 可以运行贸易开放度回归模型:</p><p><script type="math/tex">O^i = \alpha_0 + \alpha_1y_i + \alpha_2LL_i + \alpha_3R_i + u_i</script>其中 $y_i$ 是人均GDP(这里GDP是使用目前的货币价值和目前汇率来度量，还是应该以购买力平价水平来度量? 这个问题在第三章会充分讨论), 当国家$i$为内陆国时$LL_i$等于1,否则为0(哑变量), $R_i$是偏远程度, $u_i$是误差项. 方程可以用OLS来估计. 当$O_i - \hat{O_i}$为正时, 表示给定特征下国家贸易量比预期量要多. 这样做, 可以排除国家间多种因素的干扰.</p><h2 id="练习"><a href="#练习" class="headerlink" title="练习"></a>练习</h2><h1 id="贸易政策的量化"><a href="#贸易政策的量化" class="headerlink" title="贸易政策的量化"></a>贸易政策的量化</h1><h1 id="应用引力方程分析双边贸易"><a href="#应用引力方程分析双边贸易" class="headerlink" title="应用引力方程分析双边贸易"></a>应用引力方程分析双边贸易</h1><h2 id="分析工具-1"><a href="#分析工具-1" class="headerlink" title="分析工具"></a>分析工具</h2><h3 id="引力方程：理论方程"><a href="#引力方程：理论方程" class="headerlink" title="引力方程：理论方程"></a>引力方程：理论方程</h3><p>任何两个国家之间的双边贸易规模都可以用一个叫“引力方程”的定律来进行近似估计，这个 “引力方程” 定律类似于牛顿的万有引力理论。正如行星间相互吸引与它们的大小<br>和邻近度成比例，国家间贸易与它们各自的GDPs和邻近度成比例。</p><p>在通常的表述中，引力方程具有以下乘法形式：</p><p><script type="math/tex">X_{ij}=GS_iM_j\phi_{ij}</script>其中X_{ij}是$i$对$j$出口的货币价值，$M_j$表示所有进口方的特定要素，其构成了进口方的总需求（比如进口国的国内生产总值）。$S_i$是出口方的特定要素（比如出口国的国内生产总值），其代表出口方愿意供应的总出口量。$G$是不依赖于$i$或$j$的变量。$\phi_{ij}$表示出口方$i$进入市场$j$的便<br>利程度（即双边贸易成本的倒数）。<br>双边贸易是由相对交易成本，即$j$国从$i$国的进口倾向由$j$国对$i$国的贸易成本相<br>对于其总体对进口的“阻力”（加权平均贸易成本）以及国家$i$出口商所面临的平均“阻力”来决定的，而不是简单地由国家$i$和国家$j$之间的绝对贸易成本来决定的。</p><h1 id="贸易政策的局部均衡模拟"><a href="#贸易政策的局部均衡模拟" class="headerlink" title="贸易政策的局部均衡模拟"></a>贸易政策的局部均衡模拟</h1><h2 id="概述"><a href="#概述" class="headerlink" title="概述"></a>概述</h2><p>本章开始介绍贸易政策变化的事前分析. 在数据缺乏的情况下, 事前政策评估的逻辑与事后统计评估的实证逻辑是不同的, 存在两个重要的区别: 我们只能通过不断改变超参数的方法检查结果的敏感性(判断模型是否可靠); 我们希望尽可能少的使用超参数, 因为参数值通常是通过猜想或从以前研究借用而来的, 参数越多就越难理解是什么原因导致了这些结果.</p><p>典型的贸易政策模拟程序包括四个步骤: </p><ol><li>选择一个能恰当预测所考虑贸易政策影响的理论模型</li><li>收集特定部门在政策变革之前相应的贸易(包括进出口流量以及关税)和生产数据</li><li>选择模型关键参数(弹性)的取值</li><li>改变感兴趣的政策变量取值, 为了与基准数值进行比较, 重新计算价格和交易量</li></ol><p>分析师所面临关键选择之一是决定使用一个局部平衡还是一般均衡模型. 相对GE模型, PE分析提供了多种优势: 简单、现成的模型可在网上获取; 需要的数据通常较少(主要包括贸易流量、贸易政策数据和弹性等). 但PE模型也有许多缺点: 不包括生产要素的约束; 结果对弹性取值非常敏感而又实证文献有限.</p><p>本章简要介绍4个现成的PE模型:</p><ol><li>SMART</li><li>GSIM(全球产业水平贸易政策模拟分析)</li><li>TRIST(关税改革影响模拟工具)</li><li>ATPSM(农业贸易政策模拟模型)</li></ol><h1 id="一般均衡"><a href="#一般均衡" class="headerlink" title="一般均衡"></a>一般均衡</h1><p>在实验规模较大, 以及市场间联系(对要素报酬的影响)、预算限制和实际汇率特别重要时, 相比部分均衡模型, 我们更偏向于使用一般均衡模型. 本章只做简要介绍, 无法阐述如何运行一个经济上有意义的GE模型.</p><h1 id="贸易政策的分配效应分析"><a href="#贸易政策的分配效应分析" class="headerlink" title="贸易政策的分配效应分析"></a>贸易政策的分配效应分析</h1>]]></content>
<summary type="html"><h1 id="项目背景"><a href="#项目背景" class="headerlink" title="项目背景"></a>项目背景</h1><p>在参加“大学生创新创业训练计划”比赛时, 我与经济学院、国际关系学院、信息资源管理学院的几位同学一同合作, 在中国人民大学国</summary>
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<title>【数学建模】初等模型</title>
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<published>2022-01-11T05:55:00.000Z</published>
<updated>2022-02-07T11:29:03.013Z</updated>
<content type="html"><![CDATA[<p>如果研究对象的机理比较简单,一般用静态、线性、确定性模型描述就能达到建模目的。衡量一个模型的优劣全在于其应用效果，而不是采用了多么高深的数学方法。</p><h1 id="双层玻璃窗的功效——热传导"><a href="#双层玻璃窗的功效——热传导" class="headerlink" title="双层玻璃窗的功效——热传导"></a>双层玻璃窗的功效——热传导</h1><h1 id="划艇比赛的成绩——受力分析"><a href="#划艇比赛的成绩——受力分析" class="headerlink" title="划艇比赛的成绩——受力分析"></a>划艇比赛的成绩——受力分析</h1><h1 id="实物交换——无差别曲线"><a href="#实物交换——无差别曲线" class="headerlink" title="实物交换——无差别曲线"></a>实物交换——无差别曲线</h1><h1 id="汽车刹车距离与道路通行能力——匀变速直线运动"><a href="#汽车刹车距离与道路通行能力——匀变速直线运动" class="headerlink" title="汽车刹车距离与道路通行能力——匀变速直线运动"></a>汽车刹车距离与道路通行能力——匀变速直线运动</h1><h1 id="估计出租车的总数——基本统计量与数值模拟"><a href="#估计出租车的总数——基本统计量与数值模拟" class="headerlink" title="估计出租车的总数——基本统计量与数值模拟"></a>估计出租车的总数——基本统计量与数值模拟</h1><h1 id="评选举重冠军——用图像拟合函数"><a href="#评选举重冠军——用图像拟合函数" class="headerlink" title="评选举重冠军——用图像拟合函数"></a>评选举重冠军——用图像拟合函数</h1><h1 id="解读CPI"><a href="#解读CPI" class="headerlink" title="解读CPI"></a>解读CPI</h1><h1 id="核军备竞赛——相图"><a href="#核军备竞赛——相图" class="headerlink" title="核军备竞赛——相图"></a>核军备竞赛——相图</h1><h1 id=""><a href="#" class="headerlink" title=" "></a> </h1>]]></content>
<summary type="html"><p>如果研究对象的机理比较简单,一般用静态、线性、确定性模型描述就能达到建模目的。衡量一个模型的优劣全在于其应用效果，而不是采用了多么高深的数学方法。</p>
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