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Tools for reconstructing the bilateral trade network: a critical assessment

机译：重建双边贸易网络的工具：批判性评估

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This study critically assesses the performances of the Gravity Model (GM) and of the RAS algorithm for the bilateral flow intensity estimations and link prediction. The main novelty is the application of these methodologies to reconstruct the network topology with a minimum amount of information. Moreover, we implement a multi-layer analysis to provide a comprehensive and robust framework, by testing several food commodities, over the period 1986-2013. The main outcomes suggest that the RAS algorithm outperforms the Gravity Model in the estimations of the bilateral trade flows, importantly guaranteeing the balance constraints (i.e. global import equals global export), while GM generates lower relative errors, but it underestimates total global flows. Both RAS and GM can be applied to accurately recover the network architecture. The implications of our study encompass a wide range of applications: systemic-risk assessment, creation of new databases, and scenario analyses to support policy decisions.
机译：本研究批判性评估重力模型（GM）和用于双边流强度估计和链路预测的RAS算法的性能。主要的新颖性是应用这些方法的应用，以最短的信息重建网络拓扑。此外，我们通过在1986 - 2013年期间测试多种食品商品来实现多层分析以提供全面且稳健的框架。主要结果表明，RAS算法在双边贸易流量的估计中表现出重力模型，重要的是保证余额限制（即全球导入等于全球出口），而GM会产生更低的相对错误，但它低估了全球总流量。 RAS和GM都可以应用于准确恢复网络架构。我们研究的含义包括广泛的应用：系统风险评估，创建新数据库，以及方案分析，以支持政策决策。

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