ウクライナ危機の影響を計画するための機械学習モデル【JST・京大機械翻訳】

Firouzjaee Javad T.; Khaliliyan Pouriya

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212637059728 整理番号：22P0298388

ウクライナ危機の影響を計画するための機械学習モデル【JST・京大機械翻訳】

Machine learning model to project the impact of Ukraine crisis

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発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月03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)

ロシアのUkrainの攻撃は,2022年2月24日,金融市場を打ち上げ,ジオポライト危機を増加させた。本論文では,金,石油(WTI),NDAQ,およびこの危機に関与する既知の通貨のようないくつかの主要な経済指標を選択し,それらに対するこの戦争の定量的効果を見つけることを試みた。戦争効果を定量化するために,相関特性とこれらの経済指標間の関係を用いて,データセットを作成し,実際のデータとの予測結果を比較した。戦争効果を研究するために,機械学習線形回帰を用いた。経験的実験を実施し,これらの経済指標データセット上で実行して,この戦争料金を評価し予測し,その主な経済指標に対する影響を予測した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

エネルギーに関する技術・経済問題 , 油田,ガス田;油,ガス資源 , 産業経済

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