論文の概要: Mapping Global Value Chains at the Product Level
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02491v1
- Date: Mon, 12 Jun 2023 10:12:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 15:22:10.207526
- Title: Mapping Global Value Chains at the Product Level
- Title(参考訳): 製品レベルでグローバルバリューチェーンをマッピングする
- Authors: Lea Karbevska and C\'esar A. Hidalgo
- Abstract要約: 細粒度国際貿易データから商品レベルのバリューチェーン関係を推定するための機械学習と貿易理論に基づく手法を提案する。
我々は,300以上の世界地域(例えば,米国,日本の都道府県など)と1200以上の商品の輸出・輸入を要約したデータに本手法を適用した。
この研究は、バリューチェーンデータを関連する取引フローで製品レベルでマッピングする近似的な方法を提供します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Value chain data is crucial to navigate economic disruptions, such as those
caused by the COVID-19 pandemic and the war in Ukraine. Yet, despite its
importance, publicly available value chain datasets, such as the ``World
Input-Output Database'', ``Inter-Country Input-Output Tables'', ``EXIOBASE'' or
the ``EORA'', lack detailed information about products (e.g. Radio Receivers,
Telephones, Electrical Capacitors, LCDs, etc.) and rely instead on more
aggregate industrial sectors (e.g. Electrical Equipment, Telecommunications).
Here, we introduce a method based on machine learning and trade theory to infer
product-level value chain relationships from fine-grained international trade
data. We apply our method to data summarizing the exports and imports of 300+
world regions (e.g. states in the U.S., prefectures in Japan, etc.) and 1200+
products to infer value chain information implicit in their trade patterns.
Furthermore, we use proportional allocation to assign the trade flow between
regions and countries. This work provides an approximate method to map value
chain data at the product level with a relevant trade flow, that should be of
interest to people working in logistics, trade, and sustainable development.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックやウクライナでの戦争など、経済の混乱をナビゲートするには、バリューチェーンのデータが不可欠だ。
しかし、その重要性にもかかわらず、"`World Input-Output Database''、"``Inter-Country Input-Output Tables'''、" ``EXIOBASE''、" ``EORA''" のような一般に利用可能なバリューチェーンデータセットは、製品(例えば、ラジオ受信機、電話機、電気コンデンサ、LCDなど)に関する詳細な情報がなく、より集約された産業部門(例えば、電気機器、電気通信)に依存している。
本稿では,きめ細かな国際貿易データから製品レベルの価値連鎖関係を推測するための機械学習と取引理論に基づく手法を提案する。
我々は,300以上の世界地域(例えば,米国,日本の県など)および1200以上の商品の輸出・輸入を要約したデータに適用し,貿易パターンに暗黙的に価値連鎖情報を推測する。
さらに、地域と国間の貿易フローを割り当てるために比例割当を用いる。
この研究は、物流、貿易、持続可能な開発に従事する人々にとって関心のある、関連する貿易フローでバリューチェーンデータを製品レベルでマッピングする近似的な方法を提供します。
関連論文リスト
- Unlocking the Potential of Open Government Data: Exploring the Strategic, Technical, and Application Perspectives of High-Value Datasets Opening in Taiwan [0.0]
本研究の目的は,世界有数の情報通信技術(ICT)製品の生産者である台湾において,高価値データセット公開のライフサイクルを理解し,評価することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T09:31:20Z) - HKTGNN: Hierarchical Knowledge Transferable Graph Neural Network-based
Supply Chain Risk Assessment [3.439495194421287]
階層的な知識伝達可能なグラフニューラルネットワーク(HKTGNN)サプライチェーンリスク評価モデルを提案する。
グラフ埋め込みモジュールを用いて,個々の商品に対応するサプライチェーンネットワークをサプライチェーンに埋め込む。
我々のモデルは実世界のサプライチェーンデータセットの実験において優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-07T00:54:04Z) - Harnessing Administrative Data Inventories to Create a Reliable
Transnational Reference Database for Crop Type Monitoring [0.0]
E URO C ROPSは,国家間の相互運用を目標として,各国で調査された管理データを収集・調和する作物型分類基準データセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T07:57:00Z) - Identifying contributors to supply chain outcomes in a multi-echelon
setting: a decentralised approach [69.62333053044712]
本稿では,推定貢献の分散計算における説明可能な人工知能の利用を提案する。
このアプローチは、サプライチェーンアクターにデータ共有を説得する必要性を緩和する。
その結果,集中型アプローチと比較して,品質変化の源泉を検出する方法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-22T20:03:16Z) - Enhancing Supply Chain Resilience: A Machine Learning Approach for
Predicting Product Availability Dates Under Disruption [2.294014185517203]
新型コロナウイルスのパンデミックや政治的・地域的な紛争が世界的なサプライチェーンに大きな打撃を与えている。
正確な可用性の予測は 物流運用を成功させる上で 重要な役割を担います
簡易回帰、ラッソ回帰、リッジ回帰、弾性ネット、ランダムフォレスト(RF)、グラディエントブースティングマシン(GBM)、ニューラルネットワークモデルなど、いくつかの回帰モデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T15:22:20Z) - Online Data Selection for Federated Learning with Limited Storage [53.46789303416799]
ネットワークデバイス間での分散機械学習を実現するために、フェデレートラーニング(FL)が提案されている。
デバイス上のストレージがFLの性能に与える影響はまだ調査されていない。
本研究では,デバイス上のストレージを限定したFLのオンラインデータ選択について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T03:27:33Z) - Customs Import Declaration Datasets [12.306592823750385]
我々は、税関行政におけるドメインエキスパートと多様なドメインの研究者の協力を促進するために、インポート宣言データセットを導入する。
データセットには、54,000の人工的に生成された取引と22のキー属性が含まれている。
我々は、より高度なアルゴリズムが詐欺を検知しやすくすることを実証的に示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T06:20:20Z) - Data Heterogeneity-Robust Federated Learning via Group Client Selection
in Industrial IoT [57.67687126339891]
FedGSは5Gのエンパワーメント産業のための階層的なクラウド・エッジ・エンドのFLフレームワークである。
自然にクラスタ化されたファクトリデバイスを利用することで、FedGSは勾配ベースのバイナリ置換アルゴリズムを使用する。
実験によると、FedGSは精度を3.5%改善し、トレーニングラウンドを平均59%削減している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T10:48:17Z) - Data Considerations in Graph Representation Learning for Supply Chain
Networks [64.72135325074963]
本稿では,隠れた依存関係リンクを明らかにするためのグラフ表現学習手法を提案する。
本稿では,グローバルな自動車サプライチェーンネットワークのリンク予測における最先端の性能向上を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-22T12:28:15Z) - A Principled Approach to Data Valuation for Federated Learning [73.19984041333599]
フェデレートラーニング(FL)は、分散データソース上で機械学習(ML)モデルをトレーニングする一般的なテクニックである。
Shapley value (SV) はデータ値の概念として多くのデシラタを満たすユニークなペイオフスキームを定義する。
本稿では,FL に対応する SV の変種を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-14T04:37:54Z) - A Survey on Data Pricing: from Economics to Data Science [61.72030615854597]
データ価格の背景にある様々なモチベーションを調べ、データ価格の経済性を理解する。
デジタル製品とデータ製品の両方について論じる。
我々は、今後の仕事の一連の課題と方向性を考えます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-09T19:31:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。