2020 Fiscal Year Annual Research Report
Advanced use of trade statistics based on data fusion
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18H01659
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
布施 正暁 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (70415743)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
瀬谷 創 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (20584296)
塚井 誠人 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (70304409)
力石 真 広島大学, 先進理工系科学研究科(国), 准教授 (90585845)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 貿易統計 / 不整合問題 / Data Fusion / ビックデータ / 不整合要因 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，貿易統計の高度活用としてData Fusionに基づく貿易統計から真の貿易量を効率的に作成する方法を確立するため，令和2年度では，令和元年度に開発した貿易統計がもつ不整合問題の発生機構を解明する方法をさらなる改良と体系化を進め，不整合要因診断システムを構築した．具体的には，令和元年度に実装した不整合要因のツリー構造とそのツリー分岐点での統計モデルの計算プログラムを，令和2年度ではビックデータである貿易統計のデータ操作性を向上させるための改良を加えて計算パッケージ化することで「不整合要因診断システム」の形にすることに成功した．これにより，世界各国の貿易統計が格納する5000品目の輸出入データについて，複雑なデータ加工を自動化した上で，その不整合要因を定量的に評価することを可能にした．さらに令和元年度に引き続き，各国が整備する貿易統計のData Fusion技術の開発を行った．基盤技術として，平成30年度に開発した，ネットワーク理論と欠損値補完の分析枠組みに加えて，教師なし機械学習である非負値分解行列法を不整合問題に適用した．自動車の国間貿易量をケーススタディに，輸出入データをそれぞれの分割に成功し，ネットワーク理論と欠損値補完の分析枠組みと比較することで，真の貿易量とそれ以外の経由貿易量の識別可能性を示した．また，本研究が注目するエネルギー・環境・資源リスクに影響を与える水俣条約に着目し，同条約で規制する水銀・水銀含有製品に関する貿易統計の不整合問題により同条約の実効性を評価した．結果として，途上国で密輸や不正貿易が横行するような水俣条約の実効性が担保できない水銀・水銀含有製品を特定することに成功した．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(5 results)
