論文の概要: Detecting corruption in single-bidder auctions via positive-unlabelled learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05523v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 16:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 14:25:02.001948
• Title: Detecting corruption in single-bidder auctions via positive-unlabelled learning
• Title（参考訳）: 正のunlabelled learningによるシングルバイダーオークションにおける腐敗検出
• Authors: Natalya Goryunova, Artem Baklanov, Egor Ianovski
• Abstract要約: 単一入札率(英: single-bidder rate)は、公共調達における汚職のプロキシとして一般的に用いられるが、これは腐敗したオークションの証拠ではなく、競争力のないオークションである。 本稿では,ロシア連邦における公募の競売を,おそらく公正な競売と疑わしい競売に分けるために,肯定的でない分類を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In research and policy-making guidelines, the single-bidder rate is a commonly used proxy of corruption in public procurement used but ipso facto this is not evidence of a corrupt auction, but an uncompetitive auction. And while an uncompetitive auction could arise due to a corrupt procurer attempting to conceal the transaction, but it could also be a result of geographic isolation, monopolist presence, or other structural factors. In this paper we use positive-unlabelled classification to attempt to separate public procurement auctions in the Russian Federation into auctions that are probably fair, and those that are suspicious.
• Abstract（参考訳）: 研究と政策立案のガイドラインでは、シングルバイダーレートは公共調達における汚職の一般的な代理人であるが、ipso事実これは腐敗したオークションの証拠ではなく、競争的なオークションである。 競売は、不正な調達者が取引を隠そうとしたことによるものかもしれないが、地理的孤立、独占的存在、その他の構造的要因の結果でもある。 本稿では,ロシア連邦における公共調達オークションを,おそらく公正なオークションと疑わしいオークションに分けるために,肯定的でない分類を用いる。

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