对外贸易的等级结构：以美国为例

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英文标题：
《Hierarchical Structure of the Foreign Trade: The Case of the United
  State》
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作者：
Ersin Kantar
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  This study uses hierarchical structure methods (minimal spanning tree, (MST) and hierarchical tree, (HT)) to examine the hierarchical structures of the United State (US) foreign trade by using the real prices of their commodity export and import move together over time. We obtain the topological properties among the countries based on US foreign trade over the periods of 1985-2011. We also perform the bootstrap techniques to investigate a value of the statistical reliability to the links of the MSTs. Finally, we use a clustering linkage procedure in order to observe the cluster structure much better. The results of the topologies structural of these trees are as follows: i) We identified different clusters of countries according to their geographical location and economic growth. ii) Our results show that the European Union and Asian countries are more important within the network, due to a tighter connection with other countries. The country\'s most important trading partners are the Canada, China, Mexico, Japan, Germany, United Kingdom, South Korea, France, Taiwan, India, Singapore and Netherlands iii) We have also found that these countries play a significance role for US foreign trade and have important implications for the design of portfolio and investment strategies.
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中文摘要：
本研究使用层次结构方法（最小生成树（MST）和层次树（HT））通过商品进出口的实际价格随时间一起移动来检验美国对外贸易的层次结构。根据1985-2011年美国对外贸易，我们获得了各国之间的拓扑性质。我们还使用引导技术来研究MST链接的统计可靠性值。最后，为了更好地观察聚类结构，我们使用了聚类链接过程。这些树的拓扑结构结果如下：i）我们根据地理位置和经济增长确定了不同的国家集群。ii）我们的结果表明，由于与其他国家的联系更紧密，欧盟和亚洲国家在网络中更为重要。该国最重要的贸易伙伴是加拿大、中国、墨西哥、日本、德国、英国、韩国、法国、台湾、印度、新加坡和荷兰。iii）我们还发现，这些国家对美国的对外贸易发挥着重要作用，对投资组合和投资战略的设计具有重要影响。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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PDF下载：
--> Hierarchical_Structure_of_the_Foreign_Trade:_The_Case_of_the_United_State.pdf (510.16 KB)

2022-5-6 09:28:22 上传

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关键词：对外贸易 Hierarchical Econophysics Geographical Implications

对外贸易的层次结构：以土耳其凯塞里3 8039埃尔西耶斯大学坎塔德物理系的美国为例。这项研究使用了层次结构方法（最小生成树（MST）和层次树，（HT））通过使用美国进出口商品的实际价格随时间一起移动来检查美国对外贸易的等级结构。我们根据1985年至2011年期间美国的对外贸易得出了各国之间的拓扑属性。我们还使用自举技术来研究MST链路的统计可靠性值。最后，为了更好地观察聚类结构，我们使用了聚类链接过程。这些树的拓扑结构结果如下：i）我们根据地理位置和经济增长确定了不同的国家集群。ii）我们的结果表明，由于与其他国家的联系更紧密，欧盟和亚洲国家在网络中更为重要。该国最重要的贸易伙伴是加拿大、中国、墨西哥、日本、德国、英国、韩国、法国、台湾、印度、新加坡和荷兰。iii）我们还发现，这些国家对美国的对外贸易起着重要作用，对港口和投资战略的设计具有重要影响。PACS编号：关键词：最小生成树；层次树；自举技术；对外贸易；美国。在国际贸易方面，美国是世界上最重要的国家。例如，中国在进口方面一直处于世界领先地位，同时仍然是世界三大出口国之一。作为世界贸易的主要中心，美国享有许多其他国家所没有的影响力。

美国是几个国际贸易组织的成员。加入这些组织的目的是与其他国家就贸易问题达成协议，尽管美国政府是否应该首先制定这些贸易协议在国内存在政治争议。这些组织包括：世界贸易组织、美洲国家组织和北美安全与繁荣伙伴关系。主要出口产品有：机械和设备、工业用品、非汽车消费品、机动车和零部件、飞机和零部件、食品、饲料和饲料。美国进口非汽车消费品、燃料、生产机械和设备、非燃料工业用品、机动车和零部件、食品、饲料和饮料。主要贸易伙伴为：加拿大、欧盟、墨西哥、中国和日本。物理学家们研究了不同股票价格运动中股票市场关系（相关性、波动等）的统计特性，以了解股票市场动态。通过这种方式，股票市场的结构已经成为统计物理学和经济物理学中研究最深入的学科之一[1–16]。此外，现实生活中的系统已经能够成功地描述拓扑性质和特征[17–24]。本文采用层次结构法、bootstrap技术、聚类链接法对外贸数据进行了研究。在本文中，我们关注美国的对外贸易，主要目标是描述国家网络的拓扑结构和分类。

我们还应该提到，Podobnik等人研究了各种经济变量（如出口和进口）的年平均增长率R，发现R的分布可以用中部的双指数拉普拉斯分布和尾部的幂律分布来近似[25]。此外，对外贸易最终缩小了发达国家和发展中国家之间的差距；因此，我们建议声明，一些专家认为，全球化导致了所有国家的融合[26–28]。除了对外贸易，许多论文还报道了国家财富与腐败水平之间的负相关，平均而言，较富裕国家的腐败程度较低[29,30]。除此之外，一些论文报告称，发达市场的金融和经济时间序列表现出不同于未开发市场和发展中市场的标度行为[31]，更重要的是，在大型市场崩溃期间，发达市场和发展中市场之间的类似差异也出现在金融序列中[32]。本文的目的是利用最小生成树（MST）和层次树（HT）的概念，考察1985-2011年间基于美国对外贸易的国家间关系。从这些树中，可以获得集合元素之间相关性的几何信息（通过MST）和分类学信息（通过HT）。请注意，MST和HT是使用皮尔逊相关系数作为时间序列之间距离的度量来构建的。此外，我们还使用bootstraptechnique将可靠性值与MST的链接相关联。我们使用平均连锁聚类分析来获得HT。

为确定个别国家的潜在经济联系提供有用的方法。Mantegna[33]引入的MST和HT，以及当前市场[34–40]、世界股票市场[1,41]、欧洲股票市场[42]和商品市场[43,44]的结构，以及股票的时变行为[2,45–49]已经通过使用最小生成树（MST）和Hiera rchicalTree（HT）工具进行了深入研究。他们已经证明，它在检测一组元素中的聚类和分类关系方面很有用。我们应该提到一种自举方法，它已被用于量化层次树和基于相关性的网络的统计可靠性Tumminello等人[50–52]。此外，Tumminello等人[53]研究了双极复杂系统中链接的统计评估。Keskin等人[40]利用MST和HT的概念，研究了2007-2008年发生重大经济动荡时34个主要城市之间的相关网络拓扑；他们采用了一种技术，通过使用数据的引导副本，将统计可靠性的值与MST和HTs的链接相关联。此外，Kantar等人应用bootstrap技术调查统计可靠性对土耳其对外贸易[24]和主要国际及土耳其公司[54]等级结构上的联系的价值。最后，我们应该提到平均链接聚类分析，它能更好地观察HTs中的聚类结构[24,50,54,55]。本文的结构如下。下一节介绍方法和抽样程序，而第。III显示数据和秒。四是实证结果。最后，Sec。V提供了一些最终考虑。二、

方法我们确定需要的输入数据来创建最小生成树和层次树。本文中的测试过程可以通过以下三个步骤来解释。首先，我们使用从MST获得的theMST和HT创建一个国家网络。第二，使用bootstrap技术建立我们结果的统计可靠性和稳定性。最后，利用聚类链接程序研究了聚类结构。A.最小生成树和层次树最小生成树（MST）和层次树（HT）的构造，也称为单链接聚类分析（SLCA），已在Mantegna和Stanley[56]以及我们之前的论文[24,40,54]中进行了广泛描述，因此我们在此仅作简要总结。根据欧洲国家的债务，为量化国家间的同步，定义了一对国家间的相关函数asCij=hRiRji- 赫里·赫吉尔赫里- 赫里Rji- 赫吉, （1） 其中i和j是国家债务的数字标签，符号h。。。我指的是一段时间内的平均值。Ri（t）定义为Ri（t）=ln Pi（t+τ）- ln Pi（t），其中Pi（t）是τ时的速率i。所有的交叉相关性都在-1到1之间，其中-1和+1意味着两个国家i和j分别是完全反相关和相关的。在Cij=0的情况下，i国和j国不相关。MST基于这样一种理念，即一对国家之间的相关系数可以通过使用适当的函数作为度量来转换为它们之间的差异。此转换的合适函数是dIj=q2（1- Cij），（2）其中dijis是速率i和速率j的一对的距离。

现在，我们可以用dij的nxn矩阵为一对数构造一个MST。另一方面，为了构造HT，我们引入了最大d的超度量距离∧从第一个国家i移动到最后一个国家j时，在连接两国的最短MST部分，会遇到两个连续国家之间的问题。距离ful将满足条件d∧ij≤ max{dik，dkj}，这是一个比通常的三角不等式d更强的条件∧ij≤ D∧ik+d∧kj[57]。距离d∧ijis称为亚显性超度量距离[58]。然后，我们可以利用这个不等式构造一个HT。我们还使用平均联系聚类分析（ALCA），以便更清楚地观察不同国家的地理位置和经济增长情况。由于Tumminello等人[52]和Kantar等人[24,54]已经详细介绍了获得ALCA的程序，我们将不在这里解释其构造。B.用bootstrap技术测量链路可靠性在基于相关性的分层调查中，分层树和网络的统计可靠性取决于样本相关矩阵的统计可靠性。Laloux等人[59]和Plerou等人[60]应用随机矩阵理论方法获得了相关矩阵统计不确定性的定量估计。另一方面，自Felsenstein[62]发表论文以来，Efron[61]发明的bootstrap技术已被广泛应用于系统发育分析中，作为一种系统发育层次树评估方法[63]。Tumminello等人用这种技术量化了层次树和基于相关性的网络的统计可靠性。[50–52]. Kantar等人。

还应用bootstr ap技术调查统计可靠性对土耳其外贸[24]和主要国际及土耳其公司[54]等级结构的联系的价值。为了量化MST链路的统计可靠性，将bootstrap技术应用于数据。图1中出现的数字量化了这种可靠性（引导值），它们表示MST中保留每个链路的复制的分数。由Efron于1979年开发的bootstrap方法最近被提出作为一种技术，用于测量使用财务数据获得的最小跨度树和层次树链接的可靠性[50,51]。我们还应该提到，这项技术在参考文献中得到了很好的解释。[24, 40, 50–52].三、 数据我们在美国对外贸易中选择了来自不同大陆的66个国家。我们使用了1985年1月1日至2011年12月30日的数据期，列出了表1中给出的国家、大陆及其对应符号。每月价格从“美国人口普查局”数据库下载，可在线获取(http://www.census.gov)我们考虑所有商品，即机械和机械设备、铁路车辆、电动机械和设备：零件、钢铁、矿物燃料、矿物油及其蒸馏产品等。对外贸易以美元计量。在下一节中，我们将根据这些数据构建层次树。四、 数值结果和讨论在本节中，我们给出了基于1985-2011年美国每iod对外贸易的66个国家的MST（包括引导值）和HTs。我们还使用聚类链接程序研究了聚类结构。

我们选择美国作为国际贸易中最重要的国家之一。我们使用Kruskal算法[64–66]为基于距离矩阵的美国对外贸易构建了MST。从一个节点（国家）到另一个节点（国家）的链接数量与土耳其对外贸易国家之间的关系有关。我们采用bootstr ap技术将统计可靠性的值与MST的链接相关联。如果数值接近1，则统计可靠性或链接强度非常高。否则，链接的统计可靠性或强度较低[40,50]。我们还利用平均连锁聚类分析更好地得到了层次树的聚类结构。A.审查美国的出口结构1。MSTFig。1（a）显示了采用Mantegna[33]、Mantegna和Stanley[56]的方法计算1985-2011年期间出口基准d ona距离度量矩阵的MST。在图1（a）中，我们观察到各国根据其地理位置接近程度和经济增长而形成的不同集群。在这张图中，我们发现了三个不同的集群，即欧洲、亚洲和美洲国家。还可以清楚地看到，在MST中，欧盟国家构成了中心结构e。可以观察到，欧盟国家处于欧盟国家的中心，是这一时期的主要国家。第一个集群包括DEU、FRA、ITA、DNK、PRT、NLD、ESP、BEL、IRL、FIN、GBR、SWE和NOR。在这个集群中，DEU-FRA、DEU-BEL、FRA-DNK、DEU ISL和FRA-GBR之间有着很强的关系。