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El trabajo se centra en estimar los determinantes de la exportación checa. La principal novedad de la investigación consiste en estimar los flujos de exportación en tres niveles diferentes de agregación (total, maquinaria, automóviles) y la posterior comparación de los resultados. Se aplica un modelo de gravedad aumentado para la investigación empírica y se estima mediante el uso de mínimos cuadrados ordinarios (incluidas variables ficticias de tiempo o país) y estimadores de máxima verosimilitud pseudo-Poisson. En consecuencia, el trabajo propone la comparación basada en las estimaciones de…mehr

Produktbeschreibung
El trabajo se centra en estimar los determinantes de la exportación checa. La principal novedad de la investigación consiste en estimar los flujos de exportación en tres niveles diferentes de agregación (total, maquinaria, automóviles) y la posterior comparación de los resultados. Se aplica un modelo de gravedad aumentado para la investigación empírica y se estima mediante el uso de mínimos cuadrados ordinarios (incluidas variables ficticias de tiempo o país) y estimadores de máxima verosimilitud pseudo-Poisson. En consecuencia, el trabajo propone la comparación basada en las estimaciones de Poisson debido a las incontestables debilidades del estimador OLS. Además, los modelos se especifican basándose en series temporales y estructuras transversales, y los diferentes resultados obtenidos demuestran la importancia de identificar la estructura de los datos del panel. Los modelos previstos revelan que las exportaciones totales y de maquinaria siguen las mismas tendencias, mientras que el desarrollo de las exportaciones checas de automóviles difiere y evoluciona por una senda idiosincrásica. Por lo tanto, el análisis señala la inconsistencia de los factores cruciales que determinan las exportaciones en diferentes niveles de agregación.
Autorenporträt
Eva Smotlachová: Atualmente estuda Finanças e Banca na Universidade Charles, em Praga. Trabalha como consultora júnior na Transfer Pricing, KPMG República Checa.