Policy evaluation and machine learning in international economics
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores innovative empirical models in interna- tional economics, leveraging machine learning techniques and a dose-response method to address issues of multidimension- ality, heterogeneity, and nonlinearity, while exploiting detailed firm- and product-level microdata. Firstly, we investigate the capacity of machine learning tech- niques to forecast the firm’s exporting status. Analyzing com- prehensive financial accounts and firm-and industry-specific data from French manufacturing firms (2010-2018), we demon- strate that machine-learning methodologies can accurately fore- cast a firm’s exporting status with up to 90% accuracy. Unlike traditional econometrics, our method handles multidimen- sional data and exploits it to model non-linear relationships among endogenous predictors, thus proving a valuable tool for targeted trade promotion programs. Next, we assess the heterogeneous impacts of the EU-Canada Comprehensive Economic and Trade Agreement (CETA) on French trade using a causal machine learning approach. Em- ploying a non-parametric matrix completion algorithm rooted in potential outcome models, we predict multidimensional counterfactuals at the firm, product, and destination levels, capturing complex interactions without assuming functional forms. Using predicted potential outcomes allows us to un- cover significant heterogeneity in the trade agreement’s ef- fects, which conventional average effects models might over- look. Furthermore, our methodology is suitable to evaluate spillover effects. Within our framework, these manifest as classical Vinerian diversion effects, wherein trade to Canada partially substitutes for trade outside Canada, especially for products with a higher elasticity of substitution. Lastly, we examine the learning-by-exporting phenomenon by isolating the effect of export intensity on firm productivity from the endogenous selection into exporting status. Using a dose-response model that treats export intensity as a contin- uous treatment affecting firm productivity, we move beyond traditional binary treatment models to provide insights into how this relationship evolves across the full spectrum of ex- port intensity values. Our findings indicate that productiv- ity gains from exporting are non-linear, with firms needing to achieve a 60% export intensity threshold to fully capitalize on knowledge spillovers and effectively compete in interna- tional markets. Overall, this research expands the frontier of empirical re- search in international economics, revealing insights into the complex dynamics of trade through innovative methodolo- gies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».