論文の概要: Transportation Marketplace Rate Forecast Using Signature Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04857v3
• Date: Sun, 08 Dec 2024 05:49:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:47:43.039945
• Title: Transportation Marketplace Rate Forecast Using Signature Transform
• Title（参考訳）: 署名変換を用いた交通市場レート予測
• Authors: Haotian Gu, Xin Guo, Timothy L. Jacobs, Philip Kaminsky, Xinyu Li,
• Abstract要約: 我々は署名変換に基づく新しい統計手法を開発した。 これらのマーケットプレース率を予測するために,予測的かつ適応的なモデルを構築しました。 我々の手法に基づくアルゴリズムは、予測精度がはるかに優れているAmazonのトラック運転によって展開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8474081932236
• License:
• Abstract: Freight transportation marketplace rates are typically challenging to forecast accurately. In this work, we have developed a novel statistical technique based on signature transforms and have built a predictive and adaptive model to forecast these marketplace rates. Our technique is based on two key elements of the signature transform: one being its universal nonlinearity property, which linearizes the feature space and hence translates the forecasting problem into linear regression, and the other being the signature kernel, which allows for comparing computationally efficiently similarities between time series data. Combined, it allows for efficient feature generation and precise identification of seasonality and regime switching in the forecasting process. An algorithm based on our technique has been deployed by Amazon trucking operations, with far superior forecast accuracy and better interpretability versus commercially available industry models, even during the COVID-19 pandemic and the Ukraine conflict. Furthermore, our technique is able to capture the influence of business cycles and the heterogeneity of the marketplace, improving prediction accuracy by more than fivefold, with an estimated annualized saving of \$50MM.
• Abstract（参考訳）: 貨物輸送のマーケットプレースレートは、正確に予測するのは難しい。 本研究では,シグネチャ変換に基づく新しい統計手法を開発し,これらのマーケットプレース率を予測するための予測的適応モデルを構築した。 本手法は,特徴空間を線形化して予測問題を線形回帰に変換する普遍非線形性特性と,時系列データ間の計算的類似性を比較可能なシグネチャカーネルという,シグネチャ変換の2つの重要な要素に基づいている。 組み合わせることで、予測プロセスにおける効率的な特徴生成と季節性の正確な識別とレギュラースイッチングが可能になる。 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックやウクライナ紛争の間であっても、予測精度がはるかに優れ、商業的に利用可能な業界モデルよりも解釈可能性も優れている。 さらに,事業サイクルの影響と市場の不均一性を把握し,予測精度を5倍以上に向上し,年間貯蓄額は50MMと推定される。

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