論文の概要: The Payment Heterogeneity Index: An Integrated Unsupervised Framework for High-Volume Procurement Oversight and Decision Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12547v2
• Date: Sat, 16 May 2026 17:17:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 23:51:08.276565
• Title: The Payment Heterogeneity Index: An Integrated Unsupervised Framework for High-Volume Procurement Oversight and Decision Support
• Title（参考訳）: Payment Heterogeneity Index: ハイボリューム調達監視と意思決定支援のための統合的教師なしフレームワーク
• Authors: Kyriakos Christodoulides,
• Abstract要約: 本稿では,1次元サンプルの複合統計量である構造異質度指数(SHI)とその支払い固有インスタンス化である支払い異質度指数(PHI)を紹介する。 4つの解釈可能な成分(モジュラリティ、非対称性、尾の挙動、構造的分散)が組み込まれている。 英国の自治体の調達データに適用されるPHIは、構造的に異なる支払いパターンを持つ経済的に重要なコホートを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Public procurement is vulnerable to error, fraud, and corruption, particularly as high transaction volumes overwhelm oversight. While research often focuses on tender-stage anomalies, post-award payment monitoring remains underexplored. Since labelled datasets are rare and methods like Benford's Law face restrictive assumptions, there is a need for interpretable, unsupervised frameworks for high-volume procurement oversight and decision support. This paper introduces the Structural Heterogeneity Index (SHI), a composite statistic for one-dimensional samples, and its payment-specific instantiation, the Payment Heterogeneity Index (PHI), characterising payment structure and latent regimes. It incorporates Gaussian Mixture Model (GMM) parameters alongside non-parametric statistics, integrating four interpretable components: modality, asymmetry, tail behaviour, and structural dispersion. Uniquely, the tail-behaviour component captures both distributional heaviness and extreme-value concentration, while structural-dispersion combines the variability, prevalence, and separation of latent payment regimes. Applied to UK municipal procurement data, PHI identifies a financially significant cohort (0.6\% of suppliers; 10.1\% of high-volume vendors) with structurally distinct payment patterns. Statistical testing further supports these differences, and targeted human verification confirms the plausibility of prioritised cases. Comparative analysis shows PHI reveals regime separation obscured by the Coefficient of Variation ($ρ= 0.310$). PHI provides a transparent, decomposable, and computationally lightweight framework for procurement integrity oversight and targeted audit prioritisation.
• Abstract（参考訳）: 公共の調達はエラー、詐欺、汚職に弱い。 研究は、しばしばテンダーステージの異常に焦点を当てるが、後払いの監視は未調査のままである。 ラベル付きデータセットはまれであり、Benfordの法則のようなメソッドは制限的な仮定に直面しているため、高ボリュームの調達監視と意思決定支援のために、解釈可能で教師なしのフレームワークが必要である。 本稿では,1次元サンプルの複合統計量である構造的不均質指数(SHI)と,その支払い固有のインスタンス化である支払い不均質指数(PHI)について紹介する。 ガウス混合モデル(GMM)パラメータを非パラメトリック統計と組み合わせ、モジュラリティ、非対称性、テール挙動、構造分散の4つの解釈可能な成分を統合する。 テール・ビヘイビア・コンポーネントは分布ヘビーネスと極値集中の両方を捕捉する一方、構造分散は変動性、頻度、潜伏した支払い体制の分離を組み合わせている。 英国の自治体の調達データに適用すると、PHIは、構造的に異なる支払いパターンを持つ経済的に重要なコホート(サプライヤーの0.6\%、ハイボリュームベンダーの10.1\%)を識別する。 統計的検査はこれらの差異をさらに支持し、ヒトの検証が優先された症例の妥当性を確認する。 比較分析により、PHIは変動係数(ρ=0.310$)で曖昧な構造分離を明らかにする。 PHIは、透過的で分解可能で、計算的に軽量なフレームワークを提供し、整合性の監視と監査の優先順位付けを目標としている。

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