Combinación del método CART y de econometría de corte transversal para la identificación de determinantes: supervivencia de exportaciones argentinas

Autores
González, Germán Héctor; Delbianco, Fernando Andrés; Michalczewsky, Kathia; Ramírez, Micaela
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El trabajo identifica factores explicativos de la supervivencia de flujos de comercio argentinos utilizando como método de identificación la combinación del método de Análisis de Árbol de Clasificación y Regresión (CART, con sus siglas en inglés) y econometría de corte transversal. Mientras que el primero determina los mejores predictores, el segundo ofrece una función global que vincula a la variable dependiente con aquellos. La combinación de estos métodos permite reducir el número de variables potencialmente explicativas en problemas en que no existe consenso teórico, o salvar situaciones en las que existen relaciones no lineales, datos faltantes u observaciones anómalas. La aplicación al caso de estudio permite observar que existe una diferencia significativa entre flujos de exportaciones preexistentes y nuevos flujos, a pesar de que las variables explicativas de su duración resulten ser las mismas.
This paper identifies factors that explain the survival of Argentine trade flows using the combination of the Classification And Regression Tree analysis (CART) method and cross-section econometrics as the identification method. While the first determines the best predictors, the second offers a global function that links the dependent variable with those. The combination of these methods allows to reduce the number of potentially explanatory variables in problems in which there is no theoretical consensus, or to resolve situations in which there are non-linear relationships, missing data or anomalous observations. The application to the case study allows us to observe that there is a significant difference between pre-existing export flows and new flows, even though the explanatory variables of their duration turn out to be the same.
Fil: González, Germán Héctor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Fil: Delbianco, Fernando Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Matemática Bahía Blanca. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática. Instituto de Matemática Bahía Blanca; Argentina
Fil: Michalczewsky, Kathia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina
Fil: Ramírez, Micaela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina
Materia
FLUJOS DE COMERCIO
EXPORTACIONES
SUPERVIVENCIA
ANÁLISIS DE ÁRBOL DE CLASIFICACIÓN Y DECISIÓN
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
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This paper identifies factors that explain the survival of Argentine trade flows using the combination of the Classification And Regression Tree analysis (CART) method and cross-section econometrics as the identification method. While the first determines the best predictors, the second offers a global function that links the dependent variable with those. The combination of these methods allows to reduce the number of potentially explanatory variables in problems in which there is no theoretical consensus, or to resolve situations in which there are non-linear relationships, missing data or anomalous observations. The application to the case study allows us to observe that there is a significant difference between pre-existing export flows and new flows, even though the explanatory variables of their duration turn out to be the same.
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