基于行业部门级数据推断具有现实系统风险的企业级供应链网络
物理与社会
2024-08-28 v1 风险管理
摘要
生产网络构成每个经济系统的 backbone。它们本质上脆弱，因为最近几次危机清晰地突显了这一点。估计局部扰动的系统范围后果（系统风险）需要对供应链网络（SCN）进行详细信息，以便将系统风险与特定中尺度模式相关联。然而，这类信息通常不可用，必须从可用的部门级数据（如投入产出表和企业级 aggregate output 数据）中推断出。本文探讨了多种最大熵算法推断具有现实系统风险水平的 SCN 的能力。我们独特地能够将其与厄瓜多尔实际生产网络在企业级进行测试。具体而言，我们比较了厄瓜多尔生产网络与四个推断模型的 Various properties，包括经济系统风险指数。我们发现，能够从企业级获取最现实系统风险内容的模型，该模型包含关于企业特定输入按部门分解的信息，表明正确地 accounting for 企业在各部门之间的异构输入轮廓的重要性。我们的结果清晰地表明，至少需要多少部门级经验信息，才能 statistically 生成编码现实企业级系统风险的合成 SCN。
引用
@article{arxiv.2408.02467,
title = {Inferring firm-level supply chain networks with realistic systemic risk from industry sector-level data},
author = {Massimiliano Fessina and Giulio Cimini and Tiziano Squartini and Pablo Astudillo-Estévez and Stefan Thurner and Diego Garlaschelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.02467},
year = {2024}
}