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KCI등재 학술저널

Empirical Evidence on the Determinants of Free Trade Agreements: from a Large International Panel Dataset Using Lasso Regression

DOI : 10.15798/kaici.2018.20.3.263
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이 연구는 국제 패널 데이터를 이용한 Lasso 회귀분석을 통해 실질적으로 FTA를 맺는데 영향을 미치는 유의미한 변수들을 선별함으로서, 각 국가별로 FTA를 맺게 하는 결정요인이 무엇인지를 보여주었다. 이를 위해 먼저 FTA를 맺게 하는 결정요인에 관한 기존 문헌에서 사용된 독립 변수들을 각 국가별로 수집된 1993-2012년 데이터를 이용하여 생성한 후, Lasso 회귀를 적용하였다. 실질적으로 국가별 경제적, 지리적, 지정학적 특성을 반영한 차별적인 FTA 결정요인들이 분석 결과에서 확인되었다.

This study uses least absolute shrinkage and selection operator (lasso) regression to identify the variables that influence each country s decision to sign a free trade agreement (FTA). From a set of independent variables used in the existing literature on FTA formation, lasso regression is applied to select different subsets of variables as relevant factors that affect each country s decision to join an FTA during the period of 1993-2012. Results apparently reflect the economic, geographic, and geopolitical characteristics of a country, which may influence its decision to form new FTAs.

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Lasso Regression

Ⅲ. Estimation Results

Ⅴ. Conclusion

Appendix

Reference

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