要約
共謀は、企業が密かに協力して不正行為を行う複雑な現象です。
この論文では、ニューラル ネットワーク (NN) とグラフ ニューラル ネットワーク (GNN) を使用して、さまざまな国内市場における共謀パターンを検出および予測するための革新的な方法論を紹介します。
GNN は、共謀や他の多くの経済問題に存在する固有のネットワーク構造を利用できるため、このタスクに特に適しています。
私たちのアプローチは 2 つのフェーズで構成されています。フェーズ I では、日本、米国、スイスの 2 つの地域、イタリア、ブラジルの個別の市場データセットに基づいてモデルを開発およびトレーニングし、単一市場での共謀の予測に焦点を当てます。
フェーズ II では、トレーニング データが利用できない市場での共謀を検出できる転移学習アプローチを採用し、ゼロショット学習を通じてモデルの適用可能性を拡張します。
このフェーズには、他の国や地域の未確認のデータセットに対するモデルのパフォーマンスを評価するために、配布外 (OOD) 一般化も組み込まれています。
私たちの実証研究では、GNN が複雑な共謀パターンの検出において NN よりも優れていることを示しています。
この研究は、共謀の防止と検出手法の最適化に関する進行中の議論に貢献し、市場の公平性と経済的福祉を強化するための経済的応用における NN と GNN の使用に関する貴重な指針を提供します。
要約(オリジナル)
Collusion is a complex phenomenon in which companies secretly collaborate to engage in fraudulent practices. This paper presents an innovative methodology for detecting and predicting collusion patterns in different national markets using neural networks (NNs) and graph neural networks (GNNs). GNNs are particularly well suited to this task because they can exploit the inherent network structures present in collusion and many other economic problems. Our approach consists of two phases: In Phase I, we develop and train models on individual market datasets from Japan, the United States, two regions in Switzerland, Italy, and Brazil, focusing on predicting collusion in single markets. In Phase II, we extend the models’ applicability through zero-shot learning, employing a transfer learning approach that can detect collusion in markets in which training data is unavailable. This phase also incorporates out-of-distribution (OOD) generalization to evaluate the models’ performance on unseen datasets from other countries and regions. In our empirical study, we show that GNNs outperform NNs in detecting complex collusive patterns. This research contributes to the ongoing discourse on preventing collusion and optimizing detection methodologies, providing valuable guidance on the use of NNs and GNNs in economic applications to enhance market fairness and economic welfare.
arxiv情報
著者 | Lucas Gomes,Jannis Kueck,Mara Mattes,Martin Spindler,Alexey Zaytsev |
発行日 | 2024-10-09 17:31:41+00:00 |
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