都市交通事故に対するマクロ経済および輸送影響のBayesベクトル自己回帰解析【JST・京大機械翻訳】

Jin Jieling

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209900394889 整理番号：22P0327599

都市交通事故に対するマクロ経済および輸送影響のBayesベクトル自己回帰解析【JST・京大機械翻訳】

Bayesian vector autoregressive analysis of macroeconomic and transport influences on urban traffic accidents

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (1件)：
資料名：
発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

都市交通安全のマクロ影響因子分析は,交通事故の頻度を減らすために都市開発の方向を導くために重要である。本研究では,北京における小サンプルサイズ輸送年間報告データによる交通事故に及ぼす,人口,GDP,民間車両所有権,バス所有権,地下鉄鉄道走行距離および道路平均速度を含む6つのマクロレベル経済および輸送要因の影響を探究するために,Bayesベクトル自己回帰(BVAR)モデルを開発した。結果は,BRARモデルが,小サンプル状況における交通事故の時系列分析に適していることを示した。マクロ経済因子において,GDP成長は長期における交通事故の数を減らすと考えられ,一方,人口増加は短期の交通事故にプラスの影響を及ぼした。マクロ輸送因子に関して,道路平均速度と私的車両所有権は,長い期間において交通事故を増やすために認識して,一方,バス所有権と地下鉄レール走行は,長期的否定的影響を持って,道路平均速度と地下鉄レール走行のための最も大きな否定的影響のために最も大きな肯定的影響を持った。本研究は,政府部門が公共交通インフラへの投資の増加,私的車両と道路速度を制限することによって交通事故の数を減らすことができることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

自動車事故,交通安全 , 都市交通

, , , , , ,

前のページに戻る