論文の概要: Public Policymaking for International Agricultural Trade using Association Rules and Ensemble Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07508v1
• Date: Mon, 15 Nov 2021 02:58:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 03:53:29.727222
• Title: Public Policymaking for International Agricultural Trade using Association Rules and Ensemble Machine Learning
• Title（参考訳）: アソシエーションルールとアンサンブル機械学習を用いた国際農業貿易の公共政策作成
• Authors: Feras A. Batarseh, Munisamy Gopinath, Anderson Monken, Zhengrong Gu
• Abstract要約: 自由貿易体制、特に主要経済間の貿易紛争に対する近年の衝撃は、政策決定を伝えるための予測の改善の必要性を高めている。 我々は、国際的に取引された食料・農業商品を予測し、関連付ける新しい方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: International economics has a long history of improving our understanding of factors causing trade, and the consequences of free flow of goods and services across countries. The recent shocks to the free trade regime, especially trade disputes among major economies, as well as black swan events, such as trade wars and pandemics, raise the need for improved predictions to inform policy decisions. AI methods are allowing economists to solve such prediction problems in new ways. In this manuscript, we present novel methods that predict and associate food and agricultural commodities traded internationally. Association Rules (AR) analysis has been deployed successfully for economic scenarios at the consumer or store level, such as for market basket analysis. In our work however, we present analysis of imports and exports associations and their effects on commodity trade flows. Moreover, Ensemble Machine Learning methods are developed to provide improved agricultural trade predictions, outlier events' implications, and quantitative pointers to policy makers.
• Abstract（参考訳）: 国際経済は、貿易を引き起こす要因や、国全体の商品やサービスの自由な流れの結果について理解を深めてきた長い歴史がある。 自由貿易体制への最近の衝撃、特に主要経済間の貿易紛争、そして貿易戦争やパンデミックのような黒い白鳥の出来事は、政策決定を伝えるための予測の改善の必要性を高めている。 AIの手法により、経済学者はそのような予測問題を新しい方法で解決することができる。 本稿では,食品と農産物の国際取引を予測・関連付ける新しい手法を提案する。 アソシエーション・ルール(ar)分析は、市場バスケット分析のような消費者や店舗レベルでの経済シナリオに対してうまく展開されている。 しかし,本研究では,輸入・輸出関係の分析と商品貿易フローへの影響について述べる。 さらに、農業貿易予測の改善、アウトリーチイベントの影響、政策立案者への量的ポインタを提供するために、エンサンブル機械学習手法を開発した。

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