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J-GLOBAL ID：201902281506355391   整理番号：19A1391538

入札を検出するためのスクリーンを用いた機械学習【JST・京大機械翻訳】

Machine learning with screens for detecting bid-rigging cartels

著者 (5件)： Huber Martin (Department of Economics, University of Fribourg, Switzerland) ,  Imhof David (Department of Economics, University of Fribourg, Switzerland) ,  Imhof David (University of Bourgogne Franche-Comte, CRESE EA 3190, Besancon F-25000, France) ,  Imhof David (Unidistance, Switzerland) ,  Imhof David (Swiss Competition Commission COMCO)
資料名： International Journal of Industrial Organization  (International Journal of Industrial Organization)
巻： 65  ページ： 277-301  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0228B  ISSN： 0167-7187  CODEN： IJIODY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,スイスの建設部門内の入札者における入札の分布から計算された統計的スクリーンと機械学習技術を組み合わせて,bid-rigging cartelsを通しての共luを予測した。この手法のサンプル性能の評価を行い,それが,共lu的あるいは非共col的として,入札プロセスの全体の84%以上を正しく分類することを見出した。偽陽性対偽陰性予測を減少させるトレードオフについても議論し,偽陰性予測が偽陽性予測の減少においてはるかに速く増加することを見出した。最後に,著者らは,bid-rigging cartelsを検出することを目的として,競争機関に対する著者らの方法の政策的意味を議論する。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スイス連邦 ,  *機械学習 ,  *スクリーン ,  予測
準シソーラス用語： 偽陰性 ,  誤検出 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 入札検出 ,  スクリーニング法 ,  機械学習 ,  LASSO ,  アンサンブル法

分類 (5件)： 食品一般  (FJ01010Y) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  関連産業  (YM01060D) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  農業経済,農業経営  (FB01020L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 入札 ,  スクリーン ,  機械学習