可疑轨迹：基于机器学习的方法检测铁路基础设施采购中的卡特尔
综合经济学
2023-04-25 v1 经济学
摘要
在铁路基础设施领域，建设与维护通常通过拍卖等竞争性程序进行采购。然而，只有当投标者不串通时，这些程序才能实现其目的——高效地使用（纳税人的）资金。利用瑞士联邦铁路的独特数据集，我们提出了两种检测潜在串通的方法：首先，我们应用机器学习筛选招标数据库中的可疑模式。其次，我们建立了一种新颖的品类经理工具，支持顺序化与去中心化筛选。据我们所知，我们率先展示了基于机器学习的定价筛选在铁路基础设施市场中的调整与应用。
引用
@article{arxiv.2304.11888,
title = {On suspicious tracks: machine-learning based approaches to detect cartels in railway-infrastructure procurement},
author = {Hannes Wallimann and Silvio Sticher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.11888},
year = {2023}
}