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J-GLOBAL ID：202202260281716112   整理番号：22A0561964

人工知能モデルを用いた企業家の機会のマクロレベル決定因子の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting the macrolevel determinants of entrepreneurial opportunities using artificial intelligence models

著者 (5件)： Jabeur Sami Ben (Institute of Sustainable Business and Organizations, Confluence: Sciences et Humanites - UCLY, ESDES, 10 place des archives, 69002, Lyon, France) ,  Ballouk Houssein (European Centre for Research in Financial Economics and Business Management, University of Lorraine, Nancy, France) ,  Mefteh-Wali Salma (ESSCA School of Management, 1 rue Lakanal, 49003, Angers, France) ,  Omri Anis (Department of Business Administration, College of Business and Economics, Qassim University, P.O. Box: 6640, Buraidah 51452, Saudi Arabia) ,  Omri Anis (Department of Economics, Faculty of Economics and Management of Nabeul, University of Carthage, Tunisia)
資料名： Technological Forecasting and Social Change  (Technological Forecasting and Social Change)
巻： 175  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0572B  ISSN： 0040-1625  CODEN： TFSCB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日まで,企業家の研究者は最先端の人工知能技術を避ける傾向がある。本論文では,ギャップを埋める。エクレクティック起業家理論に基づいて,起業家機会のマクロレベル決定因子を予測するために,人工知能を使用するオリジナルの研究を提示する。現代の人工知能は,起業家における将来の研究機会のために新しい領域を開いて,理論と実践の間のギャップを閉じるのを助けることができた。著者らの経験的分析は,2007~2018および6つの機械学習モデルをカバーする149の国のパネルデータセットを用いることによって,2つの主要な結果を提供した。第1に,企業家は,高い教育基準,健康,社会資本,および安全,自然環境を提供する,安定した経済的ガバナンスを有する国における機会を利用することを好んだ。第2に,CatBoost回帰は,線形回帰およびより進んだ機械学習モデルと比較して,起業家機会の予測において,より良好に機能した。政策決定者と管理者の推奨と将来の研究の方向性についても論じた。Copyright 2022 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： 教育 ,  意思決定 ,  管理者 ,  技術 ,  経営理念 ,  自然環境 ,  *人工知能 ,  *モデル ,  インフラストラクチャー ,  機械学習
準シソーラス用語： 起業家精神 ,  政策決定 ,  起業家 ,  決定因子 ,  ガバナンス ,  パネルデータ ,  実証分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 起業家精神の排除理論 ,  起業家の機会 ,  人工知能

分類 (1件)： 経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工知能 ,  モデル ,  企業 ,  機会 ,  マクロ ,  決定因子 ,  予測