本文關(guān)鍵詞： 傳統(tǒng)引力模型 穩(wěn)定差值法 系數(shù)估計　出處：《湘潭大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：國際雙邊貿(mào)易一直以來都是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重點領(lǐng)域。研究方法主要分為理論分析、事前分析(ex-ante)和事后研究(an post)。這三種研究方法各有優(yōu)點同時又各有不足。其中事后研究主要是通過數(shù)據(jù)來構(gòu)建經(jīng)濟(jì)因素之間的關(guān)系,并用這種關(guān)系來檢驗?zāi)承┙?jīng)濟(jì)理論,所以事后研究成為目前國際貿(mào)易研究的主流方法,其中引力模型是最具代表性的事后研究工具。然而引力模型雖然能夠很好的擬合那些經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),但是很少有學(xué)者從數(shù)理邏輯上去解釋為什么這種線性結(jié)構(gòu)就是合理的結(jié)構(gòu)。為此本文嘗試在引力模型的基礎(chǔ)上,用推導(dǎo)出來的穩(wěn)定差值法來從數(shù)理邏輯上證明引力模型的正確性,并用實證數(shù)據(jù)來進(jìn)行驗證。最后本文還用穩(wěn)定差值法來重新進(jìn)行引力模型建模,從而得到更加合理的系數(shù)估計。本文的論述結(jié)構(gòu)和得出的相應(yīng)結(jié)論可以歸納為:第一章主要是提出本文的研究背景和研究目的,并對相關(guān)的經(jīng)典文獻(xiàn)做了簡單的梳理。第二章主要是對相關(guān)的理論做了系統(tǒng)性的解釋和闡述,并對作者的創(chuàng)新算法做了數(shù)學(xué)推導(dǎo),為后面的實證部分提供理論支持。第三,四章是本文的實證部分。本文的主要數(shù)據(jù)來源分別是OECD.org和comtrade.un.org兩個網(wǎng)站,所以數(shù)據(jù)真實可信。獲得數(shù)據(jù)后,作者用第三章的理論架構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模并證明了只有引力模型這種線性結(jié)構(gòu)才能得到高度擬合的模型,這從數(shù)理邏輯上證明了引力模型的正確性。在此基礎(chǔ)上,作者更進(jìn)一步地用第三章的理論架構(gòu)來重新擬合引力模型并得到了擬合優(yōu)度更高的模型與其對應(yīng)的系數(shù)估計。最后本文對全文進(jìn)行了總結(jié),分析了一些不足點,并提出了未來進(jìn)一步的研究方向。本文的創(chuàng)新之處有兩點:傳統(tǒng)的計量模型都是單個體模型,也就是一個樣本就是一個個體。這個個體的屬性決定了它的目標(biāo)變量的值。比如引力模型把兩個國家的GDP、人口、匯率等等變量都看成一個樣本的屬性來建模。而本文是雙個體模型,一個樣本由兩個個體決定。這樣的模型可以把多個屬性的數(shù)值通過差分給抵消掉。比如法國與美國的貿(mào)易減去中國與美國的貿(mào)易就可以抵消掉美國的相關(guān)屬性。這大大的簡化了模型。其次,傳統(tǒng)的計量模型都是用自變量來預(yù)測因變量,而無法用因變量來反向預(yù)測自變量。但本文的算法推導(dǎo)出,用因變量可以推算出那些具有交叉作用的自變量。
[Abstract]:International bilateral trade has always been a key area of economic research. Research methods are mainly divided into theoretical analysis. These three research methods have their own advantages and disadvantages, in which ex post research is mainly based on data to construct the relationship between economic factors, and to test some economic theories with this relationship. So ex post study has become the mainstream method of international trade research, and gravity model is the most representative tool of afterwards research. However, although gravity model can fit those economic data very well, But few scholars explain why this kind of linear structure is a reasonable structure from the mathematical logic. The stability difference method is used to prove the correctness of the gravity model mathematically and logically, and the empirical data is used to verify it. Finally, the stable difference method is used to remodel the gravity model. The structure of this paper and the corresponding conclusions can be summarized as follows: the first chapter is mainly to put forward the research background and purpose of this paper. Chapter two is mainly about the systematic explanation and elaboration of the relevant theories, and the mathematical derivation of the author's innovative algorithm, which provides theoretical support for the later empirical part. The four chapters are the empirical part of this paper. The main data sources of this paper are OECD.org and comtrade.un.org, so the data are true and credible. The author uses the theoretical framework of Chapter 3 to model the data and proves that only the linear structure of gravity model can get a highly fitted model, which proves the correctness of the gravity model mathematically and logically. The author further uses the theoretical framework of Chapter 3 to refit the gravity model and obtain the model with higher goodness of fit and its corresponding coefficient estimation. Finally, this paper summarizes the whole paper and analyzes some shortcomings. The innovation of this paper is that the traditional metrological models are single individual models. That is, a sample is an individual. The attributes of the individual determine the value of its target variable. For example, the gravity model takes two countries' GDPs, population, Variables such as exchange rate are modeled as attributes of a sample. A sample is determined by two individuals. Such a model can offset the value of multiple attributes by difference. For example, the trade between France and the United States minus the trade between China and the United States can offset the related attributes of the United States. This greatly simplifies the model. Second, The traditional econometric models use independent variables to predict dependent variables, but it is not possible to use dependent variables to predict independent variables in reverse. However, the algorithm in this paper deduces that dependent variables can be used to calculate those independent variables with cross-action.
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F742

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本文編號：1554294