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Data-Driven Evaluation of Korea’s FTAs Using Econometric and Machine Learning Approaches

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  • 발행기관
    조선대학교 기초과학연구원 바로가기
  • 간행물
    통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제19권 3호 (2026.09)바로가기
  • 페이지
    pp.141-153
  • 저자
    Michelle Rehman, Kwang Yoon Song
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A492877

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원문정보

초록

영어
This study evaluates the impact of Korea’s major Free Trade Agreements (FTAs), particularly the Korea–China Free Trade Agreement (KCFTA) and the Korea–United States Free Trade Agreement (KORUS), on Korea’s export performance using econometric and machine learning approaches. Quarterly trade and macroeconomic data were collected from KOSIS, the IMF, the World Bank, and the National Bureau of Statistics of China (NBS). A Difference-in-Differences (DiD) framework was used to estimate relative treatment effects before and after FTA implementation, while Stepwise Regression, Ridge, Lasso, Elastic Net, and Random Forest models were applied for robustness and predictive analysis. The findings do not provide strong evidence that the FTAs generated additional positive export effects during the study period. Instead, GDP and exchange rates emerged as more significant determinants across most models. Among the predictive models, Random Forest demonstrated the strongest predictive performance with the lowest prediction errors. The study highlights the value of combining causal econometric analysis with machine learning techniques to evaluate trade agreement effectiveness from multiple analytical perspectives.

목차

Abstract
1. Introduction
1.1. Background
1.2. Research Motivation
1.3. Proposed Work
2. Literature Review
3. Data and Methodology
3.1. Data Collection and Variables
3.2. Difference-in-Differences
3.3. Stepwise Regression
3.4. Ridge, Lasso, and Elastic Net
3.5. Random Forest
4. Empirical Results
4.1. Exploratory Data Analysis
4.2. Difference-in-Differences Results
4.3. Stepwise Regression Results
4.4. Regularization Results
4.5. Random Forest Results
4.6. Model Comparison
5. Discussion
6. Conclusion
References

저자

  • Michelle Rehman [ Department of Computer Science and Statistics, Graduate School, Chosun University, Gwangju, 61452, Korea ]
  • Kwang Yoon Song [ Department of Computer Science and Statistics, Chosun University, Gwangju, 61452, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    조선대학교 기초과학연구원 [The Natural Science Research Institute of Chosun]
  • 설립연도
    2008
  • 분야
    자연과학>자연과학일반
  • 소개
    본 연구원은 기초과학을 진흥하기 위한 연구·교육 및 그 보급을 목적으로 한다. 이 목적을 달성하기 위하여 다음 각 호의 사업을 수행한다. 1. 기초과학 제 분야에 관한 조사와 연구 2. 기초과학에 관한 학술행사(학술대회, 학술세미나, 심포지엄, 초청강연회 등) 개최 3. 학문후속세대 및 일반인을 위한 기초과학 교육 4. 기관지『조선자연과학논문지』 발간 5. 『자연과학연구총서』, 『자연과학번역총서』 등 단행본 발간 6. 기타 본 연구원의 목적과 관련된 사업

간행물

  • 간행물명
    통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) [Journal of Integrative Natural Science]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2005-1042
  • 수록기간
    2008~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 405 DDC 505

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