Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning model to project the impact of Ukraine crisis

論文の概要: Machine learning model to project the impact of Ukraine crisis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01738v1
Date: Thu, 3 Mar 2022 14:29:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-04 22:34:19.913114
Title: Machine learning model to project the impact of Ukraine crisis
Title（参考訳）: ウクライナ危機の影響を予測するための機械学習モデル
Authors: Javad T. Firouzjaee and Pouriya Khaliliyan
Abstract要約: 2022年2月24日のロシアによるウクライナ攻撃は、金融市場と地政学的危機を巻き起こした。本稿では、この危機に関与している金、石油(WTI)、NDAQ、既知の通貨などの主要な経済指標を選択する。戦争効果の定量化には、これらの経済指標間の相関特徴と関係を利用し、データセットを作成し、予測結果を実データと比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Russia's attack on Ukraine on Thursday 24 February 2022 hitched financial markets and the increased geopolitical crisis. In this paper, we select some main economic indexes, such as Gold, Oil (WTI), NDAQ, and known currency which are involved in this crisis and try to find the quantitative effect of this war on them. To quantify the war effect, we use the correlation feature and the relationships between these economic indices, create datasets, and compare the results of forecasts with real data. To study war effects, we use Machine Learning Linear Regression. We carry on empirical experiments and perform on these economic indices datasets to evaluate and predict this war tolls and its effects on main economics indexes.
Abstract（参考訳）: 2022年2月24日のロシアによるウクライナ攻撃は、金融市場と地政学的危機を巻き起こした。本稿では、この危機に関与している金、石油(WTI)、NDAQ、既知の通貨などの主要な経済指標を選択し、この戦争がそれらに与える量的効果を見出そうとする。戦争効果の定量化には、これらの経済指標間の相関特徴と関係を利用し、データセットを作成し、予測結果を実データと比較する。戦争効果の研究には機械学習線形回帰を用いる。我々は、経験的実験を行い、これらの経済指標データセットを用いて、この戦争料金とその主要経済指標への影響を評価し予測する。

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