論文の概要: Pattern Recognition of Aluminium Arbitrage in Global Trade Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14410v1
- Date: Tue, 16 Dec 2025 13:52:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.734009
- Title: Pattern Recognition of Aluminium Arbitrage in Global Trade Data
- Title（参考訳）: グローバル取引データにおけるアルミニウムアービタージュのパターン認識
- Authors: Muhammad Sukri Bin Ramli,
- Abstract要約: 不正行為者は、スクラップを高額の不均一品として誤分類することで、双方向関税インセンティブを利用する。
リスクは主要な輸出者ではなく、不正なリルーチンのための重要なノードとして機能する高中央集権のシャドウハブに集中している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the global economy transitions toward decarbonization, the aluminium sector has become a focal point for strategic resource management. While policies such as the Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM) aim to reduce emissions, they have inadvertently widened the price arbitrage between primary metal, scrap, and semi-finished goods, creating new incentives for market optimization. This study presents a unified, unsupervised machine learning framework to detect and classify emerging trade anomalies within UN Comtrade data (2020 to 2024). Moving beyond traditional rule-based monitoring, we apply a four-layer analytical pipeline utilizing Forensic Statistics, Isolation Forests, Network Science, and Deep Autoencoders. Contrary to the hypothesis that Sustainability Arbitrage would be the primary driver, empirical results reveal a contradictory and more severe phenomenon of Hardware Masking. Illicit actors exploit bi-directional tariff incentives by misclassifying scrap as high-count heterogeneous goods to justify extreme unit-price outliers of >$160/kg, a 1,900% markup indicative of Trade-Based Money Laundering (TBML) rather than commercial arbitrage. Topologically, risk is not concentrated in major exporters but in high-centrality Shadow Hubs that function as pivotal nodes for illicit rerouting. These actors execute a strategy of Void-Shoring, systematically suppressing destination data to Unspecified Code to fracture mirror statistics and sever forensic trails. Validated by SHAP (Shapley Additive Explanations), the results confirm that price deviation is the dominant predictor of anomalies, necessitating a paradigm shift in customs enforcement from physical volume checks to dynamic, algorithmic valuation auditing.
- Abstract（参考訳）: 世界経済が脱炭へ移行するにつれて、アルミニウム部門は戦略的資源管理の焦点となっている。
CBAM(Carbon Border Adjustment Mechanism)のような政策は排出量削減を目的としているが、彼らは必然的に一次金属、スクラップ、半完成品の価格仲裁を拡大し、市場最適化のための新たなインセンティブを生み出している。
本研究では,UN Comtradeデータ(2020～2024)における新興貿易異常の検出と分類を行う,統一された教師なし機械学習フレームワークを提案する。
従来のルールベースのモニタリングを超えて、Forensic Statistics、Isolation Forests、Network Science、Deep Autoencodersを利用した4層分析パイプラインを適用します。
サステナビリティ・アービタージュが主要ドライバーになるという仮説とは対照的に、実証的な結果はハードウェア・マスキングの矛盾し、より深刻な現象を示している。
違法行為者は、スクラップを高額の不均質品として二方向性関税のインセンティブを利用して、商業的仲裁ではなく、取引ベースのマネーロンダリング(TBML)の1,900%のマークアップ指標である160/kg以上の極端な単価流出率を正当化する。
トポロジカルには、リスクは主要な輸出者ではなく、不正な再流出のための重要なノードとして機能する高中央集権的なシャドウハブに集中している。
これらのアクターはVoid-Shoringの戦略を実行し、非特定コードへの宛先データを体系的に抑制し、ミラー統計と厳格な法医学的軌跡を破る。
SHAP (Shapley Additive Explanations) によって検証され, 価格偏差が異常の予測因子であることを確認した。
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