人流データを用いた自動車サプライチェーン異常指数の構築

抄録

COVID-19の流行以降、サプライチェーンの混乱が経済や資産市場に大きな影響を及ぼしている。政策当局や金融市場関係者の間で、供給関連指標に対する関心は高まっているが、データの粒度や迅速性の点で課題が残る。そこで、本研究では、オルタナティブデータと深層学習手法を用いて、自動車サプライチェーンの異常度をリアルタイムで測定する指数の構築を試みた。構築した指数は、ミクロ的な生産障害を把握する上で有用であり、既存の統計指標とも一定の関係性があることを確認した。