Wirtschaft im Wandel
Wirtschaft im Wandel Die Zeitschrift „Wirtschaft im Wandel“ unterrichtet die breite Öffentlichkeit über aktuelle Themen der Wirtschaftsforschung. Sie stellt wirtschaftspolitisch…
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Chinesische Massenimporte und Wahlverhalten in Europa: Kann der Aufstieg der politischen Ränder durch Importschocks erklärt werden?
Annika Backes, Steffen Müller
Wirtschaft im Wandel,
Nr. 4,
2024
Abstract
Wir untersuchen die kurz- und langfristigen Auswirkungen eines starken Anstiegs chinesischer Importe auf Wahlergebnisse in Europa. Populistische sowie links- und rechtsextreme Parteien gewannen erst viele Jahre nach dem Höhepunkt des China-Schocks bedeutenden Zuwachs an Wählerstimmen. Wir zeigen, dass die Auswirkungen von Importschocks überwiegend zugunsten populistischer Parteien ausfallen. In geringerem Maße profitieren in der kurzen Frist zudem linksextreme Parteien, langfristig hingegen rechtsextreme Parteien. Die Effekte auf das Wahlverhalten sind jedoch moderat und wir schlussfolgern, dass Importschocks den Aufstieg der politischen Ränder nur in begrenztem Maße erklären können.
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Forecast Combination and Interpretability Using Random Subspace
Boris Kozyrev
IWH Discussion Papers,
Nr. 21,
2024
Abstract
This paper investigates forecast aggregation via the random subspace regressions method (RSM) and explores the potential link between RSM and the Shapley value decomposition (SVD) using the US GDP growth rates. This technique combination enables handling high-dimensional data and reveals the relative importance of each individual forecast. First, it is possible to enhance forecasting performance in certain practical instances by randomly selecting smaller subsets of individual forecasts and obtaining a new set of predictions based on a regression-based weighting scheme. The optimal value of selected individual forecasts is also empirically studied. Then, a connection between RSM and SVD is proposed, enabling the examination of each individual forecast’s contribution to the final prediction, even when there is a large number of forecasts. This approach is model-agnostic (can be applied to any set of predictions) and facilitates understanding of how the aggregated prediction is obtained based on individual forecasts, which is crucial for decision-makers.
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