Why did the model erroneously give good prospects to Apparel ?

Apparel had a USAGE error of 121% versus the larger trend forecast error of 148%.  The key results  for this commodity are shown in Table 17.  The actual outcome for Apparel output (x0dom) was a  47.6% contraction over the 1998‐2005 period.   This followed 25.0% growth from 1992‐1998.   The  extrapolated trend was therefore 30% growth versus the USAGE forecast of 15.8% growth.  Table 19  shows the main users, cost structure and other information of interest of the 1998 database that  was used in the forecast.  The following observations can be made: 

™ About 49% of total domestic sales came from imports (Section 5 of Table 19).    

™ Just 11% of domestic production was exported (Section 3 of Table 19). 

™ 87% of domestic output was sold to consumers (Section 5 of Table 19).   

A priori, given the strong share of sales to consumers, an inaccurate projection for the household  taste variable (a3com) could create a material divergence between forecast and reality.  The model  extrapolated household preferences from the historical run resulting in tastes moving in favour of  Apparel.  This did not turn out to be true, with a difference of 24.6 percentage points.   However, no  clear evidence could be found to suggest that by 1998 consumer tastes were souring towards this  commodity.    

More important was the model’s underestimation of impftwist.   As mentioned previously, this  purports to measure the impact of the shifter on the twist (ftwist_src).  This can be seen in Table 18.   The impact on the domestic sales share of Apparel was a 12.3% contraction in forecast, ceteris 

paribus, when in reality the damage to the market share of domestic producers was 57.8%.      

ftwist_src 29.87% ftwist_src 291.82%

start end start end

Import 3211 21.44 26.17 Import 3211 21.44 51.68

Domestic 11764 78.56 73.83 ‐6.02 Domestic 11764 78.56 48.32 ‐38.49

Total 14975 = BAS1 Total 14975 = BAS1

start end start end

Import 0 0 0 Import 0 0 0

Domestic 0 0 0 0.00 Domestic 0 0 0 0.00

Total 0 = BAS2 Total 0 = BAS2

start end start end

Import 51931 53.38 59.79 Import 51931 53.38 81.77

Domestic 45350 46.62 40.21 ‐13.75 Domestic 45350 46.62 18.23 ‐60.90

Total 97281 = BAS3 Total 97281 = BAS3

Weighted Average = ‐12.72 Weighted Average = ‐57.91 Sales 112256 impftwist (%) ‐12.33 Sales 112256 impftwist (%) ‐57.83

Apparel (original forecast) Apparel (actual outcome)

The difference is due to b.o.t.e. estimation error The difference is due to b.o.t.e. estimation error     Table 18: The predicted and actual impacts of import twist factors on Apparel in the period from 1998 to 2005  In addition, reduced protection coincided with the increasing emergence of China and India as  super‐cheap producers and exporters of Apparel.   This is reflected in the trade data, which is  illustrated in Figure 7.  As was the case for all TCF commodities, the foreign currency price increase  of imported Apparel that occurred between 1992 and 1998 was projected forward.   This strongly  contributed to a higher basic price of imported Apparel than turned out to be the case (in fact, the 

basic import price fell sharply).   This impacted relative basic prices in a way that was incorrectly  favourable to domestic producers.   The model estimated an 11.7% change in favour of domestic  output, when in reality there was an unfavourable 13.0% change. 

Finally, the impact on output of the sharp cost reductions relating to primary factor input that  occurred from 1992 to 1998 were also projected forward; but instead of these intensifying they  failed to materialise.  0 5 10 15 20 25 30 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998

%

$m

Trade Data ‐Apparel & Other Textile Products

Value of imports Value of exports %chg Imports %chg Exports  

      Figure 7: 1992‐1998 – U.S. trade by the Apparel & Other Textile Products industries in nominal dollars   

  Table 19: The key attributes of Apparel in 1998 

2. Macro perspective 

The impact of the Uruguay Round of multilateral trade negotiations (MTN) that was implemented  over the period 1995‐2000 for developed countries has already been discussed.  As part of this the 

U.S. lowered tariffs and commenced the phaseout of quotas but reserved the right to impose  safeguards once the phaseout was complete.   However, the U.S. refused to agree to accelerated  quota growth and tariff reductions.  Furthermore under the terms of the Uruguay Round agreement,  developing countries were afforded much higher tariff rates than developed countries.   The  modeller could not have been sure that reductions in protection would subsequently be reversed.  In forming a view about the prospects for Apparel the modeller could have noted the advice in the  following quote: 

“Key factors that affect the demand for many textiles and apparel subsectors include  health of end‐use markets, growth in the overall economy and consumer spending, and  trends in foreign trade.  A broad range of textile products are used in the production of  apparel, home furnishings, and industrial products ... Most apparel markets are affected 

by  trends  in  consumer  spending,  overall  growth  in  the  national  economy, 

demographics, and foreign trade.”46 

By late 1998 it was not clear that consumer tastes would begin to sour overall, whilst taking an  increased liking to imports – well beyond that which could be explained by changes in relative prices.   

3. Conclusion 

In summary, import twist factors, relative prices and household preferences all worked against  domestic output of Apparel, resulting in a large forecast error.  Whilst the modeller could have been  wary of strong domestic growth numbers given that TCF industries were becoming increasingly  exposed to foreign entry, it seems that it would have been too difficult to predict the magnitude of  the preference twist in favour of imports.  By late 1998 it was not clear that consumer tastes would  begin to sour overall, whilst taking an increased liking to imports – well beyond that which could be  explained by changes in relative prices.  Furthermore, the modeller could not have been sure that  reductions in protection would not subsequently be reversed.  However, as was the case for all TCF  commodities, improvements could have been made to the import price forecasts because basic  import prices were heavily tied to policy.   

4. Strategy to improve the forecast 

In re‐running the simulation, real basic import prices were projected forward, generating more  realistic relative basic price changes.   For Apparel this produced an improved forecast for output  growth of 3.8% and reduced the USAGE error from 121% to 98%.   This was done for all TCF  industries, which resulted in more realistic import price projections and hence, less erroneous  domestic‐import relative price movements.   This improved the estimate for x0dom_dom and, in        

turn, for x0dom.  However, the absolute size of the error remained quite large due to the ongoing  underestimation  of  impftwist,  the  error  in  forecasting  household  preferences,  and  the  overestimation of factor input cost reductions.   A subsequent simulation differing only by the  additional forecast of no further primary factor cost savings (i.e., no further all factor augmenting  technical change) gave better results.  (See earlier comments for elaboration.)  In this case, higher  costs meant that output contracted 24.7% and the USAGE error improved to 44%. 

Luggage → Luggage (SIC 3161) 

Establishments primarily engaged in manufacturing luggage of leather or other materials.   The 

luggage industry produces a wide variety of products, including suitcases, briefcases, attaché cases, 

hand luggage, tote bags, trunks, and occupational cases.   Materials used in addition to leather 

include plastics, nylon, cotton, linen, and metals.   Many products use a combination of these 

materials.  Construction methods include sewing, molding, and laminating. 

    Table 20: Key results for Luggage