Modeling globalization processes taking into account structural changes, using Algeria as an example

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

This work is devoted to modeling globalization processes, taking into account the dynamic links between them and structural changes in the trend parameters. Its relevance is due to the fact that most of the work on this topic is devoted to studying the impact of globalization on individual indicators of socio-economic development, and not enough attention is paid to studying the formation of the General trend of globalization, the interaction of its components. The latter is particularly important for developing countries, which are characterized by a strong heterogeneity of these components in the structure of globalization, as well as a marked variability of parameters in their trends. We proposed an approach of cointegration analysis of globalization processes taking into account structural shifts in the trends of these processes.As an example of the implementation of this approach, we consider modeling the dynamics of the components of the KOF globalization index for Algeria during the period 1970–2015. The stationarity of the series was tested using unit root tests with structural breaks: Andrews–Zivot and Perron tests for a series with one structural break, and Clemente–Montanes–Reyes and Lee Strazicich tests for series with one or two structural breaks.The Johansen test for small samples taking into account exogenous variables was used for cointegration testing.The presence of dynamic relationships was confirmed by comparing forecasts for the vector error correction model and one-dimensional models of processes using the Dibold–Mariano test. Interpretation of models was based on estimates of the impulse response function and the Cholesky decomposition of prediction error. The results show that the formation of the KOF Globalisation Index for Algeria is largely due to the mutual influence of its components. The dynamics of political and economic globalization are formed as a result of mutual changes in the sphere of external economic and political relations. The role of international cooperation in the social sphere for the other two components of globalization in Algeria is small. At the same time, the dynamics of social globalization is determined by its own components. The proposed modeling methodology can be applied to the study of globalization processes in other countries of the world in order to justify political decision-making.

Авторлар туралы

Elena Kopnova

HSE University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: ekopnova@hse.ru
ORCID iD: 0000-0002-8429-141X

Lilia Rodionova

HSE University

Email: lrodionova@hse.ru
ORCID iD: 0000-0002-0310-6359

Әдебиет тізімі

  1. Weiß J., Sachs A., Weinelt H. (2018) Globalization report 2018. Who benefits most from globalization. Available at: https://www.bertelsmann-stiftung.de/en/publications/publication/did/globalization-report-2018/ (accessed 20 April 2019).
  2. Sufian F., Kamarudin F. (2016) The impact of globalization on the performance of banks in South Africa. Review of International Business and Strategy, vol. 26, no 4, pp. 517–542. doi: 10.1108/ribs-02-2016-0003.
  3. Abramova I. O. (2010) Population of Africa in the new global economy. Moscow: Institute of African Studies, Russian Academy of Sciences (in Russian).
  4. United Nations Department of Economic and Social Affairs (2009) World population prospects 2009. Washington, pp. 44–48.
  5. Kabbaj O. (2003) The challenge of African development. New York: Oxford University Press.
  6. Gromoglasova E. S. (2015) Globalization and public protest. International Trends, no 4 (43), pp. 57–73 (in Russian). doi: 10.17994/IT.2015.13.4.43.4.
  7. Vasiliev A. M., ed. (2014) “The Arab crisis” and its international consequences. Moscow: LENAND (in Russian).
  8. Malysheva D. B., Rogozhin A. A., eds. (2012) Asia and Africa in the modern world politics. Moscow: IMEMO, Russian Academy of Sciences (in Russian).
  9. Nwakanma P. C., Ibe R. C. (2014) Globalization and economic growth. An econometric dimension drawing evidence from Nigeria. International Review of Management and Business Research, vol. 3, no 2, pp. 771–778.
  10. Ben Salha O. (2013) Labour market outcomes of economic globalisation in Tunisia: a preliminary assessment. The Journal of North African Studies, vol. 18, no 2, pp. 349–372. doi: 10.1080/13629387.2012.739822.
  11. Atif S. M., Srivastav M., Sauytbekova M., Arachchige U. K. (2012) Globalization and income inequality: A panel data analysis of 68 countries. MPRA Paper No 42385, University of Sydney. Available at: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/42385/ (accessed 20 April 2019).
  12. Simplice A. (2013) Globalization and Africa: Implications for human development. International Journal of Development Issues, vol. 12, no 3, pp. 213–238. doi: 10.2139/ssrn.2493238.
  13. Maddala G. S., Kim I.-M. (1998) Unit roots, cointegration, and structural change. Cambridge, UK: Cambridge University Press. doi: 10.1017/CBO9780511751974.
  14. Gygli S., Haelg F., Potrafke N., Sturm J.-E. (2019) The KOF Globalisation Index – revisited. Review of International Organizations, no 14, pp. 1–32. doi: 10.1007/s11558-019-09357-x.
  15. Virabov A. G. (2001) Algeria: The crisis of power (the crisis of the social system of Algeria and the prospects for its liberalization). Moscow: IIIBV.
  16. Mills T. C., Markellos R. N. (2008) The econometric modeling of financial time series. New York: Cambridge University Press. doi: 10.1017/CBO9780511817380.
  17. Holt C. C. (2004) Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages. International Journal of Forecasting, no 20, pp. 5–10. doi: 10.1016/j.ijforecast.2003.09.015.
  18. Chatfield C., Yar M. (1988) Holt–Winters forecasting: Some practical issues. The Statistician, no 37, pp. 129–140. doi: 10.2307/2348687.
  19. Dolado H., Jenkinson T., Sosvilla-Rivero S. (1990) Cointegration and unit roots. Journal of Economic Surveys, no 4, pp. 243–273.
  20. Zivot E., Andrews D. (1992) Further evidence on the great crash, the oil price shock and the unit root hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, no 10, pp. 251–287.
  21. Perron P. (1997) Further evidence from breaking trend functions in macroeconomic variables. Journal of Econometrics, no 80, pp. 355–385. doi: 10.1016/S0304-4076(97)00049-3.
  22. Clemente J., Montanes A., Reyes M. (1998) Testing for a unit root in variables with a double change in the mean. Economics Letters, no 59, pp. 175–182.
  23. Lee J., Strazicich M. C. (2003) Minimum Lagrange multiplier unit root test with two structural breaks. The Review of Economics and Statistics, vol. 85, no 4, pp. 1082–1089. doi: 10.1162/003465303772815961.
  24. Lee J., Strazicich M. C. (2013) Minimum LM unit root test with one structural break. Economics Bulletin, vol. 33, no 4, pp. 2483–2492.
  25. Johansen S. (1988) Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, no 12, pp. 231–254. doi: 10.1016/0165-1889(88)90041-3.
  26. Trenkler C. (2008) Bootstrapping systems cointegration tests with a prior adjustment for deterministic terms. Computational Statistics, vol. 23, no 1, pp. 19–39. doi: 10.1017/S0266466608090087.
  27. Doornik J. A., Hansen H. (2008) An omnibus test for univariate and multivariate normality. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, no 70, pp. 927–939. doi: 10.1111/j.1468-0084.2008.00537.x.
  28. Lütkepohl H. (2007) New introduction to multiple time series analysis. New York: Springer–Verlag. doi: 10.1017/S0266466606000442.
  29. Schumacher C. (2007) Forecasting German GDP using alternative factor models based on large datasets. Journal of Forecasting, no 26, pp. 271–302. doi: 10.1002/for.1026.
  30. Stock J. H., Watson M. W. (2009) Phillips curve inflation forecasts. In: Fuhrer J., Kodrzycki Y. K., Little J. S., Olivei G. P. (eds.) Understanding inflation and the implications for monetary policy. Cambridge: MIT Press, pp. 99–184. doi: 10.2307/23274814.
  31. Turuntseva M. (2011) Evaluation of the quality of forecasts: the simplest methods. Russian Journal of Entrepreneurship, no 8–1, pp. 50–56 (in Russian).
  32. Diebold F., Mariano R. (1995) Comparing predictive accuracy. Journal of Business and Economic Statistics, vol. 13, pp. 253–263. doi: 10.1080/07350015.1995.10524599.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».