网络经济中的增长波动预测

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摘要翻译：
本文提出了一种预测网络经济中相互依赖的企业成长波动的方法。通过对日本工业的统计，计算出企业增长波动向下的风险。
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英文标题：
《Predicting growth fluctuation in network economy》
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作者：
Yoshiharu Maeno
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最新提交年份：
2011
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类：Quantitative Biology        数量生物学
二级分类：Genomics        基因组学
分类描述：DNA sequencing and assembly; gene and motif finding; RNA editing and alternative splicing; genomic structure and processes (replication, transcription, methylation, etc); mutational processes.
DNA测序与组装；基因和基序的发现；RNA编辑和选择性剪接；基因组结构和过程（复制、转录、甲基化等）；突变过程。
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英文摘要：
  This study presents a method to predict the growth fluctuation of firms interdependent in a network economy. The risk of downward growth fluctuation of firms is calculated from the statistics on Japanese industry.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1106.1716

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关键词：波动预测 网络经济 Quantitative Presentation Intelligence downward 成长 network predict 预测