論文の概要: Global Ease of Living Index: a machine learning framework for longitudinal analysis of major economies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06866v2
- Date: Wed, 19 Feb 2025 21:59:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 17:43:52.660784
- Title: Global Ease of Living Index: a machine learning framework for longitudinal analysis of major economies
- Title（参考訳）: グローバル・イーズ・オブ・リビング・インデックス:主要経済の縦断的分析のための機械学習・フレームワーク
- Authors: Tanay Panat, Rohitash Chandra,
- Abstract要約: 世界経済の急激な変化、地政学的状況、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックなどの破壊は、生活費や生活の質に影響を与えている。
本稿では, 生活の質を, 社会経済的・インフラ的要因を1つの複合スコアに組み合わせたGlobal Ease of Living Indexを通じて定量化する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.196629787330046
- License:
- Abstract: The drastic changes in the global economy, geopolitical conditions, and disruptions such as the COVID-19 pandemic have impacted the cost of living and quality of life. It is important to understand the long-term nature of the cost of living and quality of life in major economies. A transparent and comprehensive living index must include multiple dimensions of living conditions. In this study, we present an approach to quantifying the quality of life through the Global Ease of Living Index that combines various socio-economic and infrastructural factors into a single composite score. Our index utilises economic indicators that define living standards, which could help in targeted interventions to improve specific areas. We present a machine learning framework for addressing the problem of missing data for some of the economic indicators for specific countries. We then curate and update the data and use a dimensionality reduction approach (principal component analysis) to create the Ease of Living Index for major economies since 1970. Our work significantly adds to the literature by offering a practical tool for policymakers to identify areas needing improvement, such as healthcare systems, employment opportunities, and public safety. Our approach with open data and code can be easily reproduced and applied to various contexts. This transparency and accessibility make our work a valuable resource for ongoing research and policy development in quality-of-life assessment.
- Abstract（参考訳）: 世界経済の急激な変化、地政学的状況、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックなどの破壊は、生活費や生活の質に影響を与えている。
大経済における生活費と生活の質の長期的な性質を理解することが重要である。
透明で包括的な生活指標は、生活条件の複数の次元を含む必要がある。
本研究では, 生活の質を, 社会経済的要因とインフラ的要因を1つの複合スコアに組み合わせたGlobal Ease of Living Indexを通じて定量化する手法を提案する。
我々の指標は、生活水準を定義する経済指標を利用しており、特定の分野を改善するために標的となる介入に役立てることができる。
本稿では、特定の国における経済指標のいくつかについて、欠落データの問題に対処するための機械学習フレームワークを提案する。
そして、1970年以降、データをキュレートし、更新し、次元削減アプローチ(主成分分析)を用いて、大経済における生活指標の効用を創出する。
本研究は,医療システムや雇用機会,公共安全など,改善が必要な地域を特定するための実践的なツールを提供することによって,文献に顕著に付加する。
オープンデータとコードによる我々のアプローチは、容易に再現でき、様々なコンテキストに適用できます。
この透明性とアクセシビリティにより、我々の仕事は、品質・オブ・ライフアセスメントにおける継続的な研究・政策開発のための貴重なリソースとなる。
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