EL COMERCIO INTERNACIONAL: VINCULACIÓN MICRO Y MACRO

CURSO:

ECONOMIA INTERNACIONAL I

INTEGRANTES:

HUAMAN CARBAJAL, Gabriela

MARTINEZ SARMIENTO, Marysol

ROJAS ASTO ,Victoria

CATEDRÁTICO: Econ.

SEMESTRE: VII

SERIE NBER DOCUMENTO DE TRABAJO

EL COMERCIO INTERNACIONAL:

VINCULACIÓN MICRO Y MACRO

Jonathan Eaton

Samuel S. Kortum

Sebastián Sotelo

Documento de trabajo 17864

http://www.nber.org/papers/w17864

OFICINA NACIONAL DE INVESTIGACIÓN ECONÓMICA

1050 Massachusetts Avenue

Cambridge, MA 02138

Febrero 2012

Una versión anterior de este trabajo fue presentado en el Congreso Mundial de la Sociedad Econométrica, emparejado Invitado Sesión sobre Comercio y Empresa Dinámica, Shanghái, de agosto de 2010. Nos hemos beneficiado de los valiosos comentarios de Daron Acemarla, Costas Arkolakis, Thomas Chaney, Peter Egger, Alhajan Herman, Stephen Redding, Joao Santos Silva, Silvana Tenreyro, y Alain Trognon. Kelsey Moser proporcionado asistencia en la investigación excelente. Agradecemos el apoyo de la Fundación Nacional para la Ciencia bajo los números de subvenciones SES-0339085 y SES-0820338. Las opiniones expresadas aquí son las autoras y no reflejan necesariamente la opinión de la Oficina Nacional de Investigación Económica. Documentos de trabajo

NBER se distribuyen con fines de discusión y comentarios. No han sido provisto ha estado sujeto a la revisión por parte de la Junta de Directores NBER que acompaña oficial Publicaciones NBER.

RESUMEN

Una literatura reciente ha introducido empresas heterogéneas en los modelos de comercio internacional. Esta literatura Ha adoptado la convención de tratar a las empresas individuales como puntos en un continuo. Mientras que el continuum ofrece muchas ventajas esta conveniencia viene en algún costo: (1) Los choques a las empresas individuales no pueden tener un efecto agregado. (2) Es difícil conciliar el número pequeño (a veces cero) de las empresas que participan en la venta de un país a otro con un continuo. (3) Para este tipo de modelos para ofrecer soluciones finitas .Para los agregados, tales como el índice de precios, requiere restricciones en los valores de parámetros que pueden no mantener en los datos. Mostramos cómo un modelo estándar del comercio heterogénea-empresa puede ser modificado para permitir solamente un número entero de empresas. El modelo supera las deficiencias del modelo de continuum enumerados anteriormente. Tomando el modelo de datos agregados sobre el comercio bilateral de manufacturas entre los 92 países y a los datos de exportación a nivel de empresa para una muestra mucho más estrecho muestra que representa tanto para la gran proporción de un pequeño número de empresas en las ventas de todo el mundo y de ceros en los datos de comercio bilaterales, manteniendo el buen ajuste de la ecuación de gravedad estándar entre pares de países con los volúmenes de comercio de espesor. La aleatoriedad nivel de empresa añade sustancialmente a la variabilidad agregada.

El número medio simulado de los vínculos comerciales unidireccionales por país es de 70,5 (de un máximo de 91), el número real. Las simulaciones también encajan en el hecho de que la variación es superior en los destinos de exportación (1077) que a través de las fuentes de importación (48,6), aunque esta diferencia se amplía sustancialmente con respecto a los datos. Las figuras 3a y 3b proporciona una comparación más detallada de las simulaciones y los datos, el trazado de cada uno contra el gasto de un país en fabrica (una medida conveniente de tamaño del país). Mientras que el modelo captura el patrón básico de que los vínculos comerciales aumentan con el tamaño del país, para los países pequeños por lo general objetos insuficientes el número de destinos de exportación y sobrepasa el número de fuentes de importación.

¿Por qué es nuestro modelo capaz de predecir que los ceros son mucho más variables a través de los exportadores que a través de importadores? Una razón es que el éxito de un país en penetrar en un mercado como exportador depende de la eficiencia de su empresa más eficiente, generando enorme correlación en los mercados extranjeros en la entrada. Así, dos países con la misma geografía y tamaño harían probablemente muy similares en términos de su capacidad para atraer la entrada de otros países. Pero los dos países difieren enormemente en su capacidad para penetrar en los mercados extranjeros si el plomo firme en uno era mucho más eficiente que la empresa líder en la otra. La mayor varianza en ceros exportador por lo tanto es consistente con el modelo finito-firme.

5.3 Simulación de Costos Unitarios

Una ventaja de la formulación del modelo en términos de un ordenamiento de las eficiencias y costos unitarios es que podemos explotar propiedades de estadísticas de orden para simular estos objetos. En particular, nuestro modelo implica que la empresa más eficiente de cada fuente tiene una eficiencia 〖z_i〗^((1)) dibujado desde el valor extremo tipo II (Fréchet) distribución

Pr[〖z_i〗^((1))≤z]=e^(〖〖-T〗_i z〗^(-θ) )

De ello se desprende que 〖U_i〗^((1))=T_i 〖(〖z_i〗^((1) ))〗^(-θ)se distribuye exponencial, libre de cualquier parámetro:

Pr[〖U_i〗^((1))≤u]=1-e^(-u)

Podemos proceder a las eficiencias ordenadas, definiendo:

〖U_i〗^((k))=T_i 〖(〖z_i〗^((k) ))〗^(-θ)………………(22)

Para cualquier K > 1. En EK (2010) nos muestran que las distancias en esta secuencia también tienen un

Distribución exponencial:

Pr[〖U_i〗^((k+1))-〖U_i〗^((k))≤u]=1-e^(-u)

Para cada fuente construimoss 〖U_i〗^((k)) por K para K ̅ hasta un gran número que excede cuántos somos necesitará siempre (3,2 millones). Los costes derivados normalizados ordenados (inversamente relacionados con la eficiencia) para cada fuente son simplemente una caminata aleatoria de longitud con unidad incrementos exponenciales y un valor inicial extraído de una unidad exponencial. Utilizamos estos costos ordenados normalizados para la construcción de los costos unitarios ordenados

〖C_ni〗^((k))de entrega a la n país por empresas de i, invocando (22), (5), y (3):

〖C_ni〗^((k))=(w_i d_ni)/(〖U_i〗^((k))/T_i )^(-1/θ) =(〖U_i〗^((k))/(Φ_n π_ni ))^(1/θ)

Para k=1,1,1,….,(K.) ̅ Observe que π_niy se necesitan ᵩ en este paso. Utilizamos π_niy para π ̂_ni ni y establecemos θ=4.87 de EKK (2011) . (El término Φ_n cancela fuera de las fórmulas pertinentes.)

En cualquier destino en particular n podemos combinar todo el 〖C_ni〗^((k))de cada fuente i por todas K y luego ordenar una vez más (sin tener en cuenta la fuente) para formar:

〖C_n〗^((1))<〖C_n〗^((2))<〖C_n〗^((3))….<〖C_n〗^((K ̂_n))

(Tenga en cuenta que esta ordenación es invariante a Φ_n) Estos costos ordenados son la base para el cálculo el equilibrio de Bertrand en la siguiente sección. El país de origen de cualquier empresa es irrelevante para el cálculo del equilibrio de Bertrand. Sin embargo, hacemos un seguimiento de la fuente 〖I_ni〗^((k)) para cada firme con el fin de calcular que vende dónde.

5.4 Simulación de Ventas

Podemos centrarnos en un destino en particular n ya que la misma rutina se aplica a cada mercado y nuestros supuestos cerraron las interacciones entre ellos. Para una K_n fijo, todo lo que es relevante para el cálculo del equilibrio en n mercado son la 〖C_n〗^((k)) es y un valor de σ Partimos con σ=2.98 de EKK (2011). En el caso continuo nuestros valores de θ y σ implicarían que las ventas se distribuyen Pareto con el parámetro.

θ/((σ-1) )=2.46

También tratamos σ = 5,64 y σ = 7,09. En el modelo continuo de los parámetros implicados en la distribución de ventas haría ser 1,05 (con varianza infinita) y 0.8 (con media y varianza infinita), respectivamente. Nota que para este último valor el modelo continuo podría explotar. Solucionamos los precios de equilibrio de Bertran, en cada país, junto con cada uno

Estimación de 31EKK se basa en la productividad y las ventas de datos de los exportadores franceses. Simonovska y Waugh

(2011) encuentran un valor similar (4,12) utilizando datos internacionales comparaciones de precios.〖p_n〗^(K_n ) (〖C_n〗^((k)) )Cuota de mercado de la firma:

〖s_n〗^((k))=[〖〖p_n〗^(k_n ) (〖C_n〗^((k)) )〗^(-(σ-1)) ]/(∑_(k=1)^(k_n)▒[〖〖p_n〗^(k_n ) (〖C_n〗^((k)) )〗^(-(σ-1)) ] )……………………..(23)

Nuestro procedimiento numérico iterativo explota la condición para marcas de equilibrio de Bertrand Dada en Atkeson y Burstein (2008):

〖m_n〗^((k))=(〖p_n〗^(k_n ) (〖C_n〗^((k)) ))/〖C_n〗^((k)) =1+1/(σ-1)(1-〖s_n〗^((k)) ) ………………(24)

Un tema de interés es la cantidad de estas marcas 〖m_n〗^((k) )exceder el margen de beneficio Dixit-Stiglitz m ̅=σ/((σ-1) )La Figura 4 muestra la distribución simulada de marcas entre losk=1,……..,10 mayores empresas en todos los mercados (para σ=5.64). Mientras que la de la empresa más grande puede exceder sustancialmente m ̅, típicamente el resto son no más el uno por ciento por encima del valor en el caso continuo.

También podemos calcular

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