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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• Provable and Practical In-Context Policy Optimization for Self-Improvement [49.670847804409874]
  本研究では,モデルが推論における複数ラウンドの自己回帰によって解答を改善するテスト時間スケーリングについて検討する。 In-Context Policy Optimization (ICPO)を導入し、エージェントはパラメータを変更することなく、自己評価または外部から観察された報酬を用いて、その応答を文脈で最適化する。 提案する最小エントロピーICPO(ME-ICPO, Minimum-Entropy ICPO)は、その応答と自己評価報酬を反復的に利用して、推論時にその応答を洗練する実用的なアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T00:21:50Z)
• Predictive Accuracy versus Interpretability in Energy Markets: A Copula-Enhanced TVP-SVAR Analysis [0.0]
  本稿では,エネルギー・マクロ力学の予測において,構造的計量モデルが機械学習に対抗できるかどうかを考察する。 我々は,時変構造VAR(TVP-S VAR)とDCC-GARCH,t-copulas,Clayton-Frank-Gumbelコプラなどの高度な依存構造を統合する統合フレームワークを開発した。 機械学習は予測性能を再現できるが、構造経済学の説明力に取って代わることはできないと結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-27T08:04:16Z)
• Governance of Technological Transition: A Predator-Prey Analysis of AI Capital in China's Economy and Its Policy Implications [7.7994612323406765]
  人工知能の中国経済への急速な統合は、古典的な統治課題を呈している。 本研究では、AI資本、物理的資本、労働の動的相互作用をモデル化することで、この政策ジレンマに対処する。 我々の結果は、AI資本が「準備」として機能し、物理的資本蓄積と労働補償(賃金請求)の両方を刺激する一貫したパターンを明らかにした。 感度分析は、労働市場の均衡がAI関連のパラメータによって圧倒的に引き起こされていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T03:30:46Z)
• Methodological Insights into Structural Causal Modelling and Uncertainty-Aware Forecasting for Economic Indicators [4.9930207509018425]
  我々は、GDP、経済成長、インフレ、失業の4つの主要なマクロ経済指標に焦点を当てている。 以上の結果から、経済成長とGDPとの強い一方向因果関係が明らかとなった。 我々は、失業に関するゼロショット予測を行うために、時系列のために訓練された大きな言語モデルを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-08T04:52:12Z)
• PREIG: Physics-informed and Reinforcement-driven Interpretable GRU for Commodity Demand Forecasting [27.542312745632458]
  PreIGは、商品需要予測に適した新しいディープラーニングフレームワークである。 このモデルは、Gated Recurrent Unit(GRU)アーキテクチャを物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の原則と一意に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-29T11:38:07Z)
• Dependency Network-Based Portfolio Design with Forecasting and VaR Constraints [8.107171581224312]
  本研究では,統計的ソーシャルネットワーク分析と時系列予測とリスク管理を統合したポートフォリオ最適化フレームワークを提案する。 S&P500(2020-2024)の毎日の株価データを用いて、Vector Autoregression(VAR)とForecast Error Variance Decomposition(FEVD)を介して依存ネットワークを構築します。 FEVDは、VARの予測誤差のばらつきを分解し、各株価のショックが、我々のネットワークにおいて影響ベースのエッジ重みを形成するために反転する他の不確実性情報にどれだけ寄与するかを定量化する。 リスク・アット・リスク(リスク・アット・リスク)に基づいて資本を割り当てた、トップランクの株式を使って動的ポートフォリオを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-26T18:53:39Z)
• Reinforcement Learning under Latent Dynamics: Toward Statistical and Algorithmic Modularity [51.40558987254471]
  強化学習の現実的な応用は、エージェントが複雑な高次元の観察を行う環境を含むことが多い。 本稿では,統計的・アルゴリズム的な観点から,textit General$ latent dynamicsの下での強化学習の課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T14:22:49Z)
• From Predictive Importance to Causality: Which Machine Learning Model Reflects Reality? [0.0]
  SHAPに基づく特徴量と因果的特徴量との間には,中程度のスピアマンランク相関が0.48であることがわかった。 この研究は、予測力と不動産評価の因果的な洞察を組み合わせた統合的なアプローチの必要性を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T22:37:47Z)
• Sequential Manipulation Against Rank Aggregation: Theory and Algorithm [119.57122943187086]
  脆弱なデータ収集プロセスに対するオンライン攻撃を活用します。 ゲーム理論の観点からは、対決シナリオは分布的に堅牢なゲームとして定式化される。 提案手法は,ランクアグリゲーション手法の結果を逐次的に操作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T03:31:21Z)
• A Causal Analysis of CO2 Reduction Strategies in Electricity Markets Through Machine Learning-Driven Metalearners [0.0]
  本研究ではCausal Machine Learning(CausalML)統計手法を用いて,家庭部門における電力価格政策が二酸化炭素(CO2)レベルに与える影響を分析する。 研究の結果は、このような政策を採用するとCO2の強度が必然的に増加する可能性があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T18:55:05Z)
• Financial Time-Series Forecasting: Towards Synergizing Performance And Interpretability Within a Hybrid Machine Learning Approach [2.0213537170294793]
  本稿では、ハイブリッド機械学習アルゴリズムの比較研究を行い、モデル解釈可能性の向上に活用する。 本稿では,金融時系列予測において出現する潜伏関係や複雑なパターンの発掘を目的とした,分解,自己相関関数,指数的三重予測など,時系列統計の事前処理技術に関する体系的な概要を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T16:38:32Z)
• AI in Supply Chain Risk Assessment: A Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis [0.0]
  サプライチェーンリスクアセスメント(SCRA)は、人工知能(AI)と機械学習(ML)技術を統合することで、大きな進化を目撃している。 以前のレビューでは確立した方法論を概説しているが、新たなAI/ML技術を見落としている。 本稿では,総合的な文献分析と体系的な文献レビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T17:47:51Z)
• On the Robustness of Aspect-based Sentiment Analysis: Rethinking Model, Data, and Training [109.9218185711916]
  アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、ソーシャルメディアのテキストやレビューの背後にある製品やサービスの特定の側面に対して、特定の感情の極性を自動的に推測することを目的としている。 我々は、モデル、データ、トレーニングを含むあらゆる可能な角度からボトルネックを体系的に再考することで、ABSAの堅牢性を高めることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T11:07:43Z)
• Weak Supervision in Analysis of News: Application to Economic Policy Uncertainty [0.0]
  我々の研究は、経済政策の不確実性(EPU)を測定するためのテキストデータ、特にニュース作品の可能性の研究に焦点を当てている。 経済政策の不確実性は、新しい政策と将来の経済基本の下で、決定の結果を予測できないと定義されている。 本研究は、経済政策の不確実性に関して、ニュース記事の分類を弱くする機械学習ベースのソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-10T09:08:29Z)
• Reinforcement Learning with Heterogeneous Data: Estimation and Inference [84.72174994749305]
  人口の不均一性に関する逐次的決定問題に対処するために,K-ヘテロ・マルコフ決定過程(K-ヘテロ・MDP)を導入する。 本稿では、ある政策の価値を推定するための自己クラスタ化政策評価(ACPE)と、ある政策クラスにおける最適な政策を推定するための自己クラスタ化政策イテレーション(ACPI)を提案する。 理論的な知見を裏付けるシミュレーションを行い,MIMIC-III標準データセットの実証的研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T20:58:47Z)
• Stateful Offline Contextual Policy Evaluation and Learning [88.9134799076718]
  我々は、シーケンシャルデータから、政治以外の評価と学習について研究する。 動的パーソナライズされた価格設定などの問題の因果構造を形式化する。 本報告では,本クラスにおけるアウト・オブ・サンプル・ポリシーの性能改善について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-19T16:15:56Z)
• Building a Foundation for Data-Driven, Interpretable, and Robust Policy Design using the AI Economist [67.08543240320756]
  AIエコノミストフレームワークは,2段階強化学習とデータ駆動型シミュレーションを用いて,効果的な,柔軟な,解釈可能なポリシー設計を可能にする。 RLを用いて訓練されたログリニア政策は、過去の結果と比較して、公衆衛生と経済の両面から社会福祉を著しく改善することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T01:30:41Z)

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。