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학술대회자료
저자정보
Jaeyoung Roh (Korea Institute of Origin Information, Republic of korea)
저널정보
한국관세학회 한국관세학회 학술대회 한국관세학회 2017년 추계학술발표대회
발행연도
2017.11
수록면
75 - 97 (23page)

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This study uses least absolute shrinkage and selection operator (lasso) regression designed for big data analysis 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 from new FTAs.
#Big Data Analysis #Lasspo Regression #Free Trade Agreement

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Big Data Analysis: Lasso Regression
Ⅲ. Estimation Results
Ⅳ. Conclusion
Reference

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