論文の概要: A Novel Framework for Analyzing Structural Transformation in Data-Constrained Economies Using Bayesian Modeling and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16738v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 08:39:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 04:50:49.361136
• Title: A Novel Framework for Analyzing Structural Transformation in Data-Constrained Economies Using Bayesian Modeling and Machine Learning
• Title（参考訳）: ベイジアンモデリングと機械学習を用いたデータ制約エコノミクスの構造変換解析のための新しいフレームワーク
• Authors: Ronald Katende,
• Abstract要約: 農業経済からより多様化した産業やサービスベースのシステムへの移行は、経済発展の重要な要因である。 低所得国と中所得国(LMIC)では、データの不足と信頼性の欠如が、このプロセスの正確な評価を妨げる。 本稿では,ベイジアン階層モデリング,機械学習に基づくデータ計算,因子分析を統合することで,これらの課題に対処する新しい統計フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structural transformation, the shift from agrarian economies to more diversified industrial and service-based systems, is a key driver of economic development. However, in low- and middle-income countries (LMICs), data scarcity and unreliability hinder accurate assessments of this process. This paper presents a novel statistical framework designed to address these challenges by integrating Bayesian hierarchical modeling, machine learning-based data imputation, and factor analysis. The framework is specifically tailored for conditions of data sparsity and is capable of providing robust insights into sectoral productivity and employment shifts across diverse economies. By utilizing Bayesian models, uncertainties in data are effectively managed, while machine learning techniques impute missing data points, ensuring the integrity of the analysis. Factor analysis reduces the dimensionality of complex datasets, distilling them into core economic structures. The proposed framework has been validated through extensive simulations, demonstrating its ability to predict structural changes even when up to 60\% of data is missing. This approach offers policymakers and researchers a valuable tool for making informed decisions in environments where data quality is limited, contributing to the broader understanding of economic development in LMICs.
• Abstract（参考訳）: 構造的転換は、農業経済からより多様化した産業やサービスベースのシステムへの転換であり、経済発展の鍵を握る要因である。 しかし、低所得国や中所得国(LMIC)では、データの不足と信頼性の低下が、このプロセスの正確な評価を妨げている。 本稿では,ベイジアン階層モデリング,機械学習に基づくデータ計算,因子分析を統合することで,これらの課題に対処する新しい統計フレームワークを提案する。 このフレームワークは、データ分散の条件に特化しており、さまざまな経済分野における生産性と雇用の変化に関する堅牢な洞察を提供することができる。 ベイズモデルを利用することで、データの不確実性は効果的に管理され、機械学習技術は欠落したデータポイントをインプットし、解析の完全性を保証する。 因子分析は複雑なデータセットの次元を減らし、それらを核となる経済構造に蒸留する。 提案したフレームワークは広範なシミュレーションを通じて検証され、最大60%のデータが欠落しても構造変化を予測する能力を示している。 このアプローチは、データ品質が制限されている環境において、政策立案者や研究者が情報的意思決定を行うための貴重なツールを提供し、LMICにおける経済発展のより広範な理解に寄与する。

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