論文の概要: Cross-border Commodity Pricing Strategy Optimization via Mixed Neural Network for Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12115v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 03:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 15:13:16.527471
• Title: Cross-border Commodity Pricing Strategy Optimization via Mixed Neural Network for Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 時系列解析のための混合ニューラルネットワークによるクロスボーダー商品価格戦略最適化
• Authors: Lijuan Wang, Yijia Hu, Yan Zhou,
• Abstract要約: クロスボーダー商品の価格設定は、企業の競争力と市場シェアを決定する。 時系列データは商品価格において非常に重要であり、市場のダイナミクスやトレンドを明らかにすることができる。 本稿では,ハイブリッドニューラルネットワークモデルCNN-BiGRU-SSAに基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.26988706979189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of global trade, cross-border commodity pricing largely determines the competitiveness and market share of businesses. However, existing methodologies often prove inadequate, as they lack the agility and precision required to effectively respond to the dynamic international markets. Time series data is of great significance in commodity pricing and can reveal market dynamics and trends. Therefore, we propose a new method based on the hybrid neural network model CNN-BiGRU-SSA. The goal is to achieve accurate prediction and optimization of cross-border commodity pricing strategies through in-depth analysis and optimization of time series data. Our model undergoes experimental validation across multiple datasets. The results show that our method achieves significant performance advantages on datasets such as UNCTAD, IMF, WITS and China Customs. For example, on the UNCTAD dataset, our model reduces MAE to 4.357, RMSE to 5.406, and R2 to 0.961, significantly better than other models. On the IMF and WITS datasets, our method also achieves similar excellent performance. These experimental results verify the effectiveness and reliability of our model in the field of cross-border commodity pricing. Overall, this study provides an important reference for enterprises to formulate more reasonable and effective cross-border commodity pricing strategies, thereby enhancing market competitiveness and profitability. At the same time, our method also lays a foundation for the application of deep learning in the fields of international trade and economic strategy optimization, which has important theoretical and practical significance.
• Abstract（参考訳）: 世界貿易の文脈では、国境を越えた商品価格が企業の競争力と市場シェアを決定づけている。 しかしながら、既存の方法論は、動的国際市場への効果的な対応に必要な俊敏性や精度が欠如しているため、しばしば不十分である。 時系列データは商品価格において非常に重要であり、市場のダイナミクスやトレンドを明らかにすることができる。 そこで本研究では,ハイブリッドニューラルネットワークモデルCNN-BiGRU-SSAに基づく新しい手法を提案する。 本研究の目的は,時系列データの詳細な分析と最適化を通じて,国境を越えた商品価格戦略の正確な予測と最適化を実現することである。 我々のモデルは、複数のデータセットにまたがって実験的な検証を行っている。 その結果,UNCTAD,IMF,WITS,中国税関などのデータセットにおいて,本手法が顕著な性能上の優位性を達成できることが示唆された。 例えば、UNCTADデータセットでは、我々のモデルはMAEを4.357、RMSEを5.406、R2を0.961に減らし、他のモデルよりもかなり良い。 また,IMF および WITS データセットにおいて,本手法も同様に優れた性能を示す。 これらの実験結果は、国境を越えた商品価格の分野におけるモデルの有効性と信頼性を検証した。 本研究は、企業にとって、より合理的で効果的な国境を越えた商品価格戦略を定式化し、市場競争力と収益性を高めるための重要な基準となる。 同時に,本手法は,国際貿易・経済戦略最適化の分野における深層学習の活用の基盤も築き上げている。

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