[論文レビュー] Cross-border Commodity Pricing Strategy Optimization via Mixed Neural Network for Time Series Analysis

Lijuan Wang, Yucai Hu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 22, 2024

Stock Market Forecasting MethodsDecision Sciences被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、時系列解析を活用して国境を越えた商品価格戦略を最適化するため、ハイブリッドCNN-BiGRU-SSAニューラルネットワークモデルを提案する。このモデルは、UNCTADデータセットにおいて、MAEを4.357、RMSEを5.406、R²を0.961まで低く抑え、既存手法を著しく上回る最先端の性能を達成し、複数の国際貿易データセットで優れた性能を示した。

ABSTRACT

In the context of global trade, cross-border commodity pricing largely determines the competitiveness and market share of businesses. However, existing methodologies often prove inadequate, as they lack the agility and precision required to effectively respond to the dynamic international markets. Time series data is of great significance in commodity pricing and can reveal market dynamics and trends. Therefore, we propose a new method based on the hybrid neural network model CNN-BiGRU-SSA. The goal is to achieve accurate prediction and optimization of cross-border commodity pricing strategies through in-depth analysis and optimization of time series data. Our model undergoes experimental validation across multiple datasets. The results show that our method achieves significant performance advantages on datasets such as UNCTAD, IMF, WITS and China Customs. For example, on the UNCTAD dataset, our model reduces MAE to 4.357, RMSE to 5.406, and R2 to 0.961, significantly better than other models. On the IMF and WITS datasets, our method also achieves similar excellent performance. These experimental results verify the effectiveness and reliability of our model in the field of cross-border commodity pricing. Overall, this study provides an important reference for enterprises to formulate more reasonable and effective cross-border commodity pricing strategies, thereby enhancing market competitiveness and profitability. At the same time, our method also lays a foundation for the application of deep learning in the fields of international trade and economic strategy optimization, which has important theoretical and practical significance.

研究の動機と目的

• 動的な国際市場における既存の価格戦略の限界を是正し、予測精度と迅速な対応性を向上させること。
• 国境を越えた商品価格時系列における複雑な時間的パターンを捉えることが可能なディープラーニングモデルの開発。
• 正確な予測に基づく価格戦略の最適化により、市場競争力と収益性を強化すること。
• 多様で現実の国際貿易データセットを対象に、モデルの有効性を検証すること。
• 国際貿易および経済戦略最適化分野におけるディープラーニング応用の基盤を構築すること。

提案手法

• 提案モデルは、時系列データからの局所的特徴抽出に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を統合する。
• 双方向ゲート付き再帰ユニット（BiGRU）を用いて、前向きおよび後向きの両方向で長距離依存性と時間的ダイナミクスを捉える。
• サルスワンアルゴリズム（SSA）により、ディープラーニングモデルのハイパーパrameterを最適化し、収束性と一般化性能を向上させる。
• CNNの空間的特徴学習とBiGRUの順序モデリングを統合したハイブリッドアーキテクチャを、SSAによる最適なパrameterチューニングで強化する。
• UNCTAD、IMF、WITS、中国税関などの国際貿易データソースからの多変量時系列データを、エンドツーエンドで訓練する。
• 標準的な回帰指標である平均絶対誤差（MAE）、平均二乗誤差（RMSE）、決定係数（R²）を用いて性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 従来の手法と比較して、ハイブリッドディープラーニングモデルは国境を越えた商品価格予測の精度を向上させることができるか？
• RQ2 CNN、BiGRU、SSAの統合は、国際貿易時系列における複雑な時間的パターンをどれほど効果的に捉えられるか？
• RQ3 提案モデルは、多様で現実の貿易データセットにおいて、既存モデルをどの程度上回るか？
• RQ4 モデルから導かれた最適化された価格戦略は、国境を越えた貿易における市場競争力と収益性を向上させることができるか？
• RQ5 モデルは、異なる国際貿易データソース間でどれほど一般化性能を示すか？

主な発見

• UNCTADデータセットでは、MAEが4.357、RMSEが5.406、R²が0.961に達し、優れた予測精度を示した。
• IMFおよびWITSデータセットにおいても、ベースラインモデルを著しく上回り、MAE、RMSE、R²のすべてで一貫した改善が確認された。
• ハイパーパrameter最適化にSSAを統合することで、すべてのデータセットで収束性が向上し、過学習が軽減された。
• CNN-BiGRU-SSAモデルは、UNCTAD、IMF、WITS、中国税関を含む多様なデータソースにおいて、強力な一般化性能を示した。
• 結果から、モデルの信頼性と実世界の国境を越えた商品価格戦略最適化への有効性が確認された。
• 本研究は、国際貿易および経済戦略応用分野における実用的価値を持つ、堅牢なディープラーニングフレームワークを確立した。