論文の概要: Analyzing Economic Convergence Across the Americas: A Survival Analysis Approach to GDP per Capita Trajectories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04282v1
- Date: Wed, 3 Apr 2024 07:27:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 23:46:55.328691
- Title: Analyzing Economic Convergence Across the Americas: A Survival Analysis Approach to GDP per Capita Trajectories
- Title（参考訳）: アメリカ全土における経済収束の分析 : 一人当たりGDPの持続的分析アプローチ
- Authors: Diego Vallarino,
- Abstract要約: 本研究は,1人当たりのGDPを120ヶ月(2013-2022年)で5%増加させるという時間的ダイナミクスについて検討した。
比較調査では、DeepSurvは非線形相互作用を捉えるのに熟練しているが、標準的なモデルは特定の状況下で同等のパフォーマンスを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: By integrating survival analysis, machine learning algorithms, and economic interpretation, this research examines the temporal dynamics associated with attaining a 5 percent rise in purchasing power parity-adjusted GDP per capita over a period of 120 months (2013-2022). A comparative investigation reveals that DeepSurv is proficient at capturing non-linear interactions, although standard models exhibit comparable performance under certain circumstances. The weight matrix evaluates the economic ramifications of vulnerabilities, risks, and capacities. In order to meet the GDPpc objective, the findings emphasize the need of a balanced approach to risk-taking, strategic vulnerability reduction, and investment in governmental capacities and social cohesiveness. Policy guidelines promote individualized approaches that take into account the complex dynamics at play while making decisions.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、生存分析、機械学習アルゴリズム、経済解釈を統合することにより、年間120ヶ月(2013-2022年)にわたって、一人当たりの購買力のパーティ調整GDPが5%上昇する時間的ダイナミクスを検証した。
比較調査では、DeepSurvは非線形相互作用を捉えるのに熟練しているが、標準的なモデルは特定の状況下で同等のパフォーマンスを示す。
重量行列は、脆弱性、リスク、能力の経済的影響を評価する。
GDPpcの目標を達成するために、リスクテイキング、戦略的脆弱性低減、政府能力と社会的結束性への投資に対するバランスのとれたアプローチの必要性を強調した。
政策ガイドラインは、決定をしながら複雑なダイナミクスを考慮に入れた個人化されたアプローチを促進する。
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