从贸易数据中提取地理信息

结论我们提供了一个数学工具，可以将一组国家映射到欧几里德空间，仅使用这些国家之间的相互贸易额。我们已经表明，复杂的跨国贸易确实受到相对较少的不同因素的制约（与国家总数相比，这一数字很小），而这些编码在IGenvectors中的低维因素恰恰捕捉到了“距离”的概念，这一概念在重力方程的上下文中已经得到了积极的研究。实例表明，它至少有地理、历史和语言成分以非线性和有意义的方式相互作用。我们相信，我们的方法有助于提供一种直接作用于给定数据的“距离”替代方法，而不需要外部公理化方法来处理该概念。该方法显然在计量经济学中有一系列应用，因为它可以量化复杂的跨国关系及其演变，我们计划在未来的工作中解决这一问题。确认S、 S.和T.W.得到了新经济思想研究所（INET）的INO15-00038的部分支持。S、 美国得到了AMS西蒙斯旅行补助金和耶鲁大学教务旅行补助金的支持。作者非常感谢与程秀媛、亚历山大·克罗宁格、A·斯蒂芬·莫尔斯和彼得·K·肖特进行了有价值的讨论。参考Barbieri，K.，Keshk，O.，2012年。战争项目贸易数据集代码手册的关联，第3版。在线：http://correlatesofwar.org。Barbieri，K.，Keshk，O.M.G.，Pollins，B.，2009年。交易数据：评估我们的假设和编码规则。冲突管理与和平科学26471–491。Bhattacharya，K.、Mukherjee，G.、Saram–aki，J.、Kaski，K.、Manna，S.S.，2008年。国际贸易网络：加权网络分析和建模。

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