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商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|Indicators of Globalization
Let us now describe our five indicators of globalization. First, at the aggregated and disaggregated levels, trade openness is defined as the sum of extra-EU exports and imports over GDP. Overall and disaggregated trade values are collected from the Comext database. Note that, according to our previous discussion (see Sect. 1), the sign of the ERPT coefficient can be positive or negative. Indeed, following Benigno and Faia (2016), $\theta^{C}$ should be positive and significant if we expect that higher trade openness implies that there are more foreign firms competing in the destination market. In this case, globalization affects the dynamics of imported inflation through its effect on ERPT into import prices, the rise in the share of foreign products in the domestic market increasing the pass-through degree. However, in case of strategic complementarity in setting prices, a foreign exporter does not want its price to deviate too far from its competitors. Thus, the foreign exporter’s price becomes more responsive to the prices of its competitors as its markup increases. As a consequence, it is optimal for a firm to vary its markup more and its price less in response to an exchange rate change. Accordingly, we should observe a reduction of the passthrough of exchange-rate changes to import prices with higher trade integration $\left(\theta^{C}\right.$ should be negative and significant).
Second, we also evaluate how China’s presence in total imports may have affected the pricing decisions of exporters from other countries. We, therefore, consider China’s imports share over total imports as well as China’s share in each SITC sector [see Marazzi et al. (2005)]. Our third global indicator is a measure of intraindustry trade. Here, the underlying hypothesis is that increasing levels of intraindustry trade reflect higher product differentiation with respect to foreign competitors. Indeed, as shown by Caves (1998), product differentiation leads to increasing levels of intra-industry trade among countries, providing opportunities to develop new market-niches. To test for this hypothesis, we employ the Grubel-Lloyd index of intra-industry trade $I I T$ [see Lipsey (1976)], which is computed as follows:
$$
M I_{t}=2 \times \frac{\min \left(M_{t} ; X_{s}\right)}{\left(M_{t}+X_{t}\right)}
$$
where $M$ denotes extra-EU imports, and $X$ stands for extra EU-exports (of each SITC sector in the disaggregated analysis) in the considered country. The index ranges between zero (no intra-industry trade) and one (perfect intra-industry trade), and captures the level of product heterogeneity and trade complementarity between each sector-country pair and the trading partners. We interpret an increase in intra-industry trade as an adjustment to trade liberalization. Indeed, as suggested by Colantone et al.
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Tables 1 and 2 provide some descriptive statistics referring to our five different globalization indicators and their growth over the period under study. At the country level (Table 1), Belgium is the country displaying the highest degree of trade openness. However, the level of trade exposure is increasing everywhere, particularly in Germany in addition to Belgium. France is the less opened economy and is the country that exhibits the lowest trade exposure growth. At the industry level (Table 2 ), openness is relatively higher for chemicals and related products (SITC 5), machinery and transport equipment (SITC 7) and miscellaneous manufactured articles (SITC 8), and it has especially increased for animal and vegetable oils (SITC 4) in France and Germany and miscellaneous manufactured articles (SITC 8) in all countries.
Looking at the figures in Table 2 another trend seems to emerge: Chinese imports account for about $35 \%$ in miscellaneous manufactured articles and, while being much lower in other sectors such as chemicals, they have been increasing over time in all panels. This is particularly the case in machinery, even though the average tariff rate increased slightly over the period. Intra-industry trade, in turn, is very heterogeneous among the different sectors in the three countries but, as it is known in the literature, it tends to be higher for manufactured goods than for raw materials or primary goods [see, e.g., Deese (2016)]. Finally, it is interesting to note that intra-EU imports represent more than $70 \%$ in several sectors. However, regional trade has decreased in sectors such as manufacturing or chemicals (except in Germany).
商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|Accounting for Globalization
To assess the role of globalization at the country level, Table 4 reports the estimation results of Eq. (2). We consider the five aforementioned indicators in favor of globalization, namely: (i) an increase in the degree of trade openness, (ii) a higher intra-industry trade, (iii) a higher presence of Chinese imports over total imports, (iv) lower import tariffs, and (v) higher intra-EU trade as a regional globalization measure.
As shown, the interactive effect between exchange rate changes and globalization is mostly non-significant. This means that an increase in product differentiation with respect to foreign competitors, in the share of products from China in total imports and in the share of intra-UE imports, as well as a decline in import tariffs do not contribute to explaining the ERPT to import prices, at least at the aggregate level. The sole significant interactive terms are obtained when considering growth in trade openness and intra-industry trade for Germany and a higher presence of Chinese imports over total imports in France, suggesting that globalization tends to slightly increase the ERPT degree. Regarding Germany, these findings can be related to the fact that the German economy has known an important rise in trade openness over the period under study, leading to greater competition. In line with the argument developed by Benigno and Faia (2016), this growing competition due to the increase in the share of foreign products pushes up the degree of ERPT. In other words, there is slight evidence that the impact of firms’ entry on pass-through outweighs the effect of markup adjustments at the intensive margin.
While overall evidence regarding the pass-through effect of global factors is quite weak, it is worth noticing that their impact can operate through other channels. For instance, as recalled by Marazzi and Sheets (2007), pricing decisions of exporters from other countries may have been affected by the efforts made to remain competitive against China. The Chinese economy has also proven its high capacity to win market share, making credible the threat of its potential competition and constraining other exporters from passing through exchange rate shocks. Besides and at a more general level, if there is heterogeneity prevailing at the industry level, results based on aggregated import prices present aggregation bias, suggesting the importance of assessing ERPT degree at the sectoral level with disaggregated data.
计量经济学代考
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现在让我们描述一下全球化的五个指标。首先，在综合和分类层面上，贸易开放度被定义为欧盟以外的进出口总额与 GDP 之和。从 Comext 数据库收集总体和分类的贸易价值。请注意，根据我们之前的讨论（参见第 1 节），ERPT 系数的符号可以是正数或负数。事实上，在 Benigno 和 Faia（2016 年）之后，θC如果我们预期更高的贸易开放度意味着有更多的外国公司在目的地市场竞争，那么应该是积极的和显着的。在这种情况下，全球化通过其对进口价格的ERPT的影响来影响输入性通货膨胀的动态，国外产品在国内市场份额的上升增加了传递度。但是，如果在定价方面存在战略互补性，外国出口商不希望其价格与竞争对手相差太远。因此，随着加价的增加，外国出口商的价格对其竞争对手的价格更加敏感。因此，对于一家公司来说，最好的做法是根据汇率变化增加其加价幅度和减少其价格。因此，(θC应该是负的和显着的）。
其次，我们还评估了中国在进口总额中的存在可能如何影响其他国家出口商的定价决策。因此，我们考虑中国在总进口中的进口份额以及中国在每个 SITC 部门中的份额 [参见 Marazzi 等人。（2005 年）]。我们的第三个全球指标是衡量产业内贸易的指标。这里的基本假设是，行业内贸易水平的提高反映了产品相对于外国竞争对手的更高差异化。事实上，正如 Caves (1998) 所表明的，产品差异化导致国家之间产业内贸易水平的提高，为开发新的市场利基提供了机会。为了检验这一假设，我们采用了行业内贸易的 Grubel-Lloyd 指数我我吨[参见 Lipsey (1976)]，其计算如下：
米我吨=2×分钟(米吨;Xs)(米吨+X吨)
在哪里米表示欧盟以外的进口，并且X代表所考虑国家的额外欧盟出口（分类分析中的每个 SITC 部门）。该指数介于零（无行业内贸易）和一（完美的行业内贸易）之间，反映了每个部门-国家对与贸易伙伴之间的产品异质性和贸易互补性水平。我们将产业内贸易的增加解释为对贸易自由化的调整。事实上，正如 Colantone 等人所建议的那样。
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表 1 和表 2 提供了一些描述性统计数据，涉及我们的五个不同的全球化指标及其在研究期间的增长。在国家层面（表 1），比利时是贸易开放程度最高的国家。然而，世界各地的贸易风险水平都在增加，特别是在德国和比利时。法国是开放程度较低的经济体，是贸易风险增长最低的国家。在行业层面（表2），化学品及相关产品（SITC 5）、机械和运输设备（SITC 7）和杂项制成品（SITC 8）的开放度相对较高，尤其是动植物油开放度更高（SITC 4）在法国和德国，杂项制成品（SITC 8）在所有国家。
从表 2 中的数字来看，似乎出现了另一个趋势：中国进口约占35%在杂项制成品中，虽然在化学品等其他部门中的比例要低得多，但随着时间的推移，所有面板中的比例都在增加。机械行业尤其如此，尽管在此期间平均关税税率略有上升。反过来，这三个国家的不同部门之间的产业内贸易差异很大，但正如文献中所知，制成品的贸易往往高于原材料或初级商品 [例如，参见 Deese （2016）]。最后，有趣的是，欧盟内部的进口量超过70%在几个部门。然而，制造业或化工等行业的区域贸易有所下降（德国除外）。
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为了评估全球化在国家层面的作用，表 4 报告了等式的估计结果。(2)。我们考虑上述五个有利于全球化的指标，即：（i）贸易开放程度的提高，（ii）更高的产业内贸易，（iii）中国进口占总进口的比例更高，（iv ) 降低进口关税，以及 (v) 提高欧盟内部贸易作为区域全球化措施。
如图所示，汇率变化与全球化之间的交互作用大多不显着。这意味着相对于外国竞争对手的产品差异化增加、中国产品在总进口中的份额和 UE 内部进口的份额以及进口关税的下降并不能解释 ERPT进口价格，至少在总体水平上。考虑到德国的贸易开放和产业内贸易的增长以及中国进口高于法国的总进口，获得了唯一重要的交互项，这表明全球化倾向于略微提高 ERPT 程度。关于德国，这些发现可能与德国经济在研究期间贸易开放度显着上升的事实有关，导致更大的竞争。与 Benigno 和 Faia (2016) 提出的论点一致，由于外国产品份额的增加，这种日益激烈的竞争推高了 ERPT 的程度。换句话说，有少量证据表明公司进入对传递的影响超过了集约边际加价调整的影响。
虽然关于全球因素传递效应的总体证据相当薄弱，但值得注意的是，它们的影响可以通过其他渠道发挥作用。例如，正如 Marazzi 和 Sheets (2007) 所回忆的那样，其他国家的出口商的定价决策可能会受到为保持对中国的竞争力所做的努力的影响。中国经济也证明了其赢得市场份额的强大能力，使其潜在竞争的威胁变得可信，并限制了其他出口商通过汇率冲击。此外，在更一般的层面上，如果行业层面普遍存在异质性，基于汇总进口价格的结果存在汇总偏差，这表明使用分类数据在行业层面评估 ERPT 程度的重要性。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
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多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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