Применение индекса дружбы и фильтра диспаритета для анализа мировой торговой сети
Аннотация
Ориентированные графы и сети, имеющие небольшой масштаб, высокую плотность и распределение весов дуг с тяжелым хвостом, являются интересными объектами исследований в силу указанных особенностей. Одним из ярких примеров таких сетей является Всемирная торговая сеть экспортно-импортных торговых потоков между странами, плотность которой превышает 90%. При анализе сети как правило используются базовые характеристики, традиционно применяемые в теории графов и сетевом анализе. В работе предлагается подход, основанный на совмещении «парадокса дружбы», используемого для оценки локальной значимости участников сети, и функции диспаритета, применяемой для отсеивания слабых связей на основе статистической значимости, а не просто по абсолютному или относительному порогу. Полученные результаты и их содержательная интерпретация позволяют глубже понять сложную структуру, скрытую за малой размерностью таких сетей.
Ключевые слова
Полный текст:
PDFЛитература
Лапинова С. А., Аникина А. И., Ошарин А. М. Анализ структур экспорта и импорта с использованием сетевых методов (на приме- ре рынка агропромышленных товаров) // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2020. Т. 36, вып. 3. С. 421–454. doi: 10.21638/spbu05.2020.304
Медведева Т. А. Алгоритмы теории графов в модели международной торговли // Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2010. Т. 10, № 6. С. 838–843.
Сушко В. А. Метод социометрии и анализ социальных сетей. М.: ИД КДУ, 2017. 310 с.
Anderson J. E., van Wincoop E. Gravity with Gravitas: a solution to the border puzzle // Am. Econ. Rev. 2003. Vol. 93, no. 1. P. 170–192. doi: 10.1257/000282803321455214
De Benedictis L., Tajoli L. The World Trade Network // The World Economy. 2011. Vol. 34, iss. 8. P. 1417–1454. doi: 10.1111/j.1467-9701.2011.01360.x
Evtushenko A., Kleinberg J. A comprehensive generalization of the Friendship Paradox to weights and attributes // Sci. Rep. 2024. Vol. 14. Art. 13730. doi: 10.1038/s41598-024-63167-9
Feld S. L. Why your friends have more friends than you do // Am. J. Sociol. 1991. Vol. 96, no. 6. P. 1464–1477.
G¨on¸cer-Demiral D., ˙Ince-Yenilmez M. Network analysis of international export pattern // Social Network Analysis and Mining. 2022. Vol. 12, iss. 1. Art. 156. doi: 10.21203/rs.3.rs-1538734/v1
Hazra R. S., Verbitskiy E. The generalized Friendship Paradox for spectral centralities. arXiv preprint. 2026. URL: https://arXiv:2507.13059 (дата обращения: 02.02.2026).
Hong Kong SAR Ranks 10th Globally in Terms of Connectedness. URL: https://www.dhl.com/hken/home/press/press-archive/2024/hong-kong sarranks-10th-globally-in-terms-of-connectednessreveals- dhl-global-connectedness-report-2024.html (дата обращения: 02.02.2026).
Leicht E. A., Newman M. E. J. Community structure in directed networks // Phys. Rev. Lett. 2008. Vol. 100, no. 11. Art. 118703. doi: 10.1103/PhysRevLett.100.118703
Modularity. URL: https://networkx.org/documentation/networkx-2.8.4/reference/algorithms/generate /networkx.algorithms.community.quality.modularity.html (дата обращения: 16.02.2026).
Newman M. E. J. The structure and function of complex networks // SIAM Rev. 2003. Vol. 45, iss. 2. P. 167–256. doi: 10.1137/S003614450342480
Savi´c M., Ivanovi´c M., Jain L. C. Complex networks in software, knowledge, and social systems. Springer. Cham, Switzerland: Springer, 2019. 331 p. doi: 10.1007/978-3-319-91196-0
DOI: http://dx.doi.org/10.17076/mat2312
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
© Труды КарНЦ РАН, 2014-2019