IRIS

Assessing the Impact of COVID-19 on Trade: a Machine Learning Counterfactual Analysis

Victor Ortiz Gimenez;Massimo Riccaboni;Francesco Serti
2021-01-01
2021
978-84-122599-6-4
Interpretando las dinámicas de exportación como un complejo proceso de aprendizaje, este artículo constituye un primer intento para estudiar la efectividad que tienen las técnicas de Machine Learning (ML) prediciendo el estatus exportador de las empresas. En particular, este estudio analiza la probabilidad de supervivencia en el mercado exportador de las empresas colombianas en dos escenarios distintos: un escenario COVID-19 y uno contrafactual sin COVID- 19. Comparando las predicciones de ambos escenarios, estimamos el efecto individual del tratamiento provocado por el shock COVID-19 sobre los resultados de las empresas. Finalmente, usamos métodos de partición recursiva para identificar subconjuntos de empresas donde el efecto del tratamiento es distinto. Encontramos que, además de la dimensión temporal, los principales factores que explican la heterogeneidad del tratamiento son las interacciones entre el tamaño y la industria donde operan los exportadores.
4.1 Contributo in Atti di convegno
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.11771/19637
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