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Aizenman、Desbordes 和 Saadaoui：量化炸弹和子弹对贸易的破坏与税收和制裁
这是我的描述。根据 Joshua Aizenman、Rodolphe Desbordes 和 Jamel Saadaoui 新发布的 NBER 工作论文《双边冲突风险与贸易：军事战争、贸易战争和外交噪音》：我们根据 GDELT v2 事件数据构建了每月双边冲突指标，并使用岭回归根据人工策划的 ICEWS 数据集进行了校准。尽管该指标 [...]
来源:经济浏览器这是我的描述。来自 NBER 新发布的工作论文《双边冲突风险与贸易：军事战争、贸易战和外交噪音》，作者：Joshua Aizenman、Rodolphe Desbordes 和 Jamel Saadaoui：
我们根据 GDELT v2 事件数据构建每月双边冲突指标，并进行校准
使用 Ridge 回归与人工策划的 ICEWS 数据集进行比较。尽管该指标衡量的是双边互动中的敌对比例，而不是其数量，但校准仍然至关重要：GDELT 系统性地将常规互动错误分类为敌对，从而夸大了主导媒体报道的盟友、高贸易对的敌对比例。
如果不进行校正，这些测量误差可能会严重扭曲估计值
冲突贸易关系。每个观察结果分解为四个附加组件：
动态战斗、军事态势、贸易背景下的敌意和基线外交。
指标是定向的，允许单独估计攻击行为和报复行为
响应。
出现了三组研究结果。首先，分解的面板追踪了过去十年的关键地缘政治发展。俄罗斯与乌克兰的关系早在 2022 年之前就已经军事化。美中的对抗主要是经济方面的。这些模式对于聚合指标来说是不可见的（第 3 节）。
二、在引力方程中，聚合指标为负、大、统计
第三，在与 IntenSE 的赛马中（Chevalier et al., 2026），现有最接近的双边
指标，我们的分解仍然具有统计意义和经济意义。
由于这两个指标利用相同的基础 GDELT 数据，因此比较
隔离了我们四个设计选择的贡献：Goldstein 加权、针对人类策划的地面实况的监督校准、定向（不对称）双边结构、
和制裁上下文重新分类（第 5 节）。
他们的结果还显示了国际胁迫中经济政策武器化的有趣模式：