海湾合作委员会国家的安全与治安动态：一种预测安全趋势的机器学习方法
综合经济学
2024-11-05 v2 经济学
摘要
海湾合作委员会地区包括沙特阿拉伯、阿联酋、巴林、科威特、卡塔尔和阿曼，这些国家具有至关重要的地缘政治和经济重要性，它们石油资源丰富，且位于重要海上航道上。然而，该地区面临着复杂的安全挑战，从国家间冲突等传统威胁到网络攻击、海盗活动和环境问题等非传统风险。本研究利用机器学习技术，特别是XGBoost，调查了六个海湾合作委员会国家的安全与治安指数，以预测未来五年的安全趋势。模型构建使用了来自全球和平指数和世界银行发展指标的数据。通过基于实数序列编辑距离的特征选择方法，筛选了与经济、政治和环境因素相关的关键指标。该模型表现出高准确性，所有国家的平均绝对百分比误差均低于10%。结果表明，巴林和沙特阿拉伯的安全与治安指数可能得到改善。与此同时，科威特和阿曼可能在维持其当前安全水平方面面临挑战。研究结果表明，经济多元化、环境可持续性和社会稳定对于确保该地区的长期安全至关重要。本研究为政策制定者设计应对新兴安全威胁的主动策略提供了宝贵的见解。
引用
@article{arxiv.2410.21511,
title = {Safety and Security Dynamics in Gulf Cooperation Council (GCC) Countries: A Machine Learning Approach to Forecasting Security Trends},
author = {Mahdi Goldani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.21511},
year = {2024}
}