インドのキャシュー生産予測におけるSTL分解、アンサンブル法、およびグローバルトレードネットワーク分析を統合したハイブリッド機械学習フレームワーク
Shinyclimensa C1, Parthiban A2
1Department of Mathematics, Vellore Institute of Technology, Vellore, Tamil Nadu, 632014, India.
Scientific reports
|December 17, 2025
まとめ
本研究では、インドのキャシュー生産予測とCASL輸出分析のための機械学習フレームワークを開発。インドが主要なCASL貿易ハブであることが判明し、サプライチェーンの回復力に関する洞察を提供。
科学分野:
- 農業経済学
- データサイエンス
- 国際貿易
背景:
- インドのキャシュー生産とCASL（カシューナッツ殻液）輸出は、世界の市場にとって重要です。
- 正確な予測と貿易ネットワーク分析は、アグリビジネス分野における戦略的意思決定に不可欠です。
研究 の 目的:
- インドのキャシュー生産予測とCASL輸出貿易力学分析のための統合分析フレームワークを開発すること。
- 主要な取引ノードを特定し、インドの世界的なCASLネットワーク内での貿易集中度を評価すること。
- 政策立案者および輸出業者向けの意思決定支援システムを提供すること。
主な方法:
- 生産予測のために、季節-トレンド分解（STL）とランダムフォレストおよび勾配ブースティングマシンを組み合わせたハイブリッド機械学習モデル。
- 貿易ネットワークの特性評価のための中心性尺度（次数、近接性、媒介性、固有ベクトル、PageRank）および新規のソース-輸入者比率を用いたネットワークトポロジー分析。
- 堅牢な時系列分析のための新規ローリングSTL分解および展開ウィンドウクロスバリデーションの実装。
主要な成果:
- 勾配ブースティングモデルは、生産予測において優れた精度を達成しました（R²=0.988、MAPE=3.6%、RMSE=45.8 MT）。
- インドはCASL貿易ネットワークにおいて、最大の次数中心性とPageRankを持つ主要なハブとして特定されました。
- ネットワーク分析により、取引相手間で顕著な貿易影響力の格差を持つ、星型のトポロジーが明らかになりました。
結論:
- 統合フレームワークは、インドのキャシューおよびCASLセクターに対して高精度の予測とネットワーク診断を提供します。
- 政策提言は、サプライチェーンの回復力の強化、貿易リスクの軽減、輸出多様化の促進に焦点を当てています。
- 本研究は、農業輸出セクターにおける戦略計画のためのデータ駆動型洞察の重要性を強調しています。
