Does the Gravity Model Explain Bangladesh’s Direction of Trade? A Panel Data Approach
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this article is to investigate the determinants of bilateral trade flows of Bangladesh with her fifty two major trading partners with the use of trade gravity model approach. The gravity model has been estimated using pooled OLS, fixed effects, random effects estimation technique with the help of panel data for the period 1975-2005. Our estimation results show that trade volume of Bangladesh responds more than proportionally to per capita GDP and distance for OECD and NON -OECD trading partner countries separately. Bangladesh's direction of trade pattern is also strongly governed by geographical characteristics, such as Area implying Bangladesh has a tendency to trade with larger countries. Membership in OECD and GSP dummy has significant impact on trade. The results of gravity models have also been applied to calculate the trade potentials indicating that Bangladesh has unexploited trade potentials with countries like UK, Singapore, Netherlands, Germany, UAE, Canada, India, China, Italy, Australia, Germany, Switzerland & Pakistan. We have found that the actual trade is converging towards equilibrium level of trade using average speed of convergence measure. Therefore, identifying & utilizing unexploited trade potentials among some of Bangladesh's trading partners should stimulate growth to alleviate unemployment & poverty. Keywords: Gravity Model, Panel data, Fixed effects Model, Bangladesh's trade
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».