論文の概要: Product Progression: a machine learning approach to forecasting industrial upgrading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.15018v1
• Date: Mon, 31 May 2021 14:59:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:03:05.736668
• Title: Product Progression: a machine learning approach to forecasting industrial upgrading
• Title（参考訳）: 製品進歩: 産業アップグレード予測のための機械学習アプローチ
• Authors: Giambattista Albora, Luciano Pietronero, Andrea Tacchella, Andrea Zaccaria
• Abstract要約: 予測すべき重要な対象は新製品の活性化であり、木に基づくアルゴリズムは、非常に強力な自動相関ベンチマークと他の教師付きアルゴリズムの両方を明らかに上回っている。 当社のアプローチには直接的な政策上の意味があり、その国に新しい製品を導入する可能性の定量的かつ科学的に検証された指標を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Economic complexity methods, and in particular relatedness measures, lack a systematic evaluation and comparison framework. We argue that out-of-sample forecast exercises should play this role, and we compare various machine learning models to set the prediction benchmark. We find that the key object to forecast is the activation of new products, and that tree-based algorithms clearly overperform both the quite strong auto-correlation benchmark and the other supervised algorithms. Interestingly, we find that the best results are obtained in a cross-validation setting, when data about the predicted country was excluded from the training set. Our approach has direct policy implications, providing a quantitative and scientifically tested measure of the feasibility of introducing a new product in a given country.
• Abstract（参考訳）: 経済複雑性の手法、特に関連する尺度は、体系的な評価と比較の枠組みを欠いている。 我々は、サンプル外予測演習がこの役割を果たすべきだと論じ、様々な機械学習モデルを比較して予測ベンチマークを設定する。 予測すべき重要な対象は新製品の活性化であり、木に基づくアルゴリズムは、非常に強力な自動相関ベンチマークと他の教師付きアルゴリズムの両方を明らかに上回っている。 興味深いことに、予測国に関するデータがトレーニングセットから除外された場合、クロスバリデーション環境で最良の結果が得られる。 当社のアプローチには直接的な政策上の意味があり、その国に新しい製品を導入する可能性の定量的かつ科学的に検証された指標を提供する。

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