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卢卡·蒙戈;弗朗索瓦·拉丰德;巴勃罗·阿斯图迪利·埃斯特韦斯;法默，J.多恩

使用机器学习重建生产网络。 （英语） Zbl 1514.91075号

《经济学杂志》。动态。控制 148，文章ID 104607，18 p.（2023）.
概述：近年来，供应链的脆弱性及其在冲击传播中的作用多次被强调，包括最近的疫情。然而，尽管人们越来越认识到微观数据的重要性，但企业对企业层面的数据仍然很少可用。在本研究中，我们将供应链网络的重构描述为一个链接预测问题，并使用机器学习（特别是梯度推进）解决该问题。我们在三个不同的供应链数据集上测试了我们的方法，并表明它工作得很好，优于三个基准。对特征重要性的分析表明，我们预测的关键数据是企业的行业、位置和规模。为了评估在没有生产网络数据可用的情况下重建网络的可行性，我们尝试使用在另一个数据集上训练的模型来预测数据集，表明该模型的性能虽然仍优于随机预测器，但会大幅下降。

理学硕士：

91B38型 生产理论，企业理论

关键词：

供应链;网络重建;链路预测;机器学习

软件：

XGBoost公司;SMOTE公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Mungo}等人，J.Econ。动态。对照148，文章ID 104607，18 p.（2023；Zbl 1514.91075）
全文： 内政部
OA许可证

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