Published September 30, 2023 | Version v1
Publication Open

Utilizing Edge Cloud Computing and Deep Learning for Enhanced Risk Assessment in China's International Trade and Investment

Creators

  • 1. North Carolina State University
  • 2. King Mongkut's University of Technology Thonburi

Description

Amidst a transformative economic milieu in China, domestic enterprises are venturing into the global market, exposing them to intensified perils in international trade and investment.This research elucidates the international trade and investment (ITI) context within China, establishing criteria for ITI risk evaluation through an analytical exploration of international trade interactions.A methodology has been developed to quantify ITI risk, employing deep neural networks (DNNs), with a particular focus on the potential impact of edge cloud computing on China's trading economy.Through the utilization of convolutional neural networks (CNN), risks in China's trade and investment are appraised across various dimensions, exhibiting a noteworthy accuracy rate of 90.38%.It is identified that while CNN exhibits exemplary performance in estimating severe and high-risk scenarios, its efficacy diminishes when discerning general investment perils.The analysis underscores that a substantial portion of investments, constituting 14.8%, emanates from The Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) and China, with market dynamics and macroeconomic conditions markedly influencing the risk associated with Chinese investments.By extending the utilization of deep learning (DL) in financial investments and integrating edge cloud computing, this investigation augments the capabilities for assessing China's ITI risk, providing a valuable resource for comprehending the ITI landscape within China.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

وسط بيئة اقتصادية تحويلية في الصين، تغامر الشركات المحلية في السوق العالمية، مما يعرضها لمخاطر مكثفة في التجارة والاستثمار الدوليين. يوضح هذا البحث سياق التجارة والاستثمار الدوليين (ITI) داخل الصين، ويضع معايير لتقييم مخاطر ITI من خلال استكشاف تحليلي لتفاعلات التجارة الدولية. تم تطوير منهجية لقياس مخاطر ITI، باستخدام شبكات عصبية عميقة (DNNs)، مع التركيز بشكل خاص على التأثير المحتمل للحوسبة السحابية الحافة على الاقتصاد التجاري الصيني. من خلال استخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)، يتم تقييم المخاطر في التجارة والاستثمار في الصين عبر أبعاد مختلفة، مما يدل على معدل دقة جدير بالملاحظة يبلغ 90.38 ٪. تم تحديد أنه في حين أن CNN تعرض أداءً مثاليًا في تقدير السيناريوهات الشديدة والعالية المخاطر، فإن فعاليتها تتضاءل عند تمييز مخاطر الاستثمار العامة. يؤكد التحليل أن جزءًا كبيرًا من الاستثمارات، التي تشكل 14.8 ٪، تنبع من رابطة دول جنوب شرق آسيا (ASEAN) والصين، مع ديناميكيات السوق وظروف الاقتصاد الكلي التي تؤثر بشكل ملحوظ على المخاطر المرتبطة بالاستثمارات الصينية. من خلال توسيع نطاق استخدام التعلم العميق (DL)) في الاستثمارات المالية ودمج الحوسبة السحابية المتطورة، يزيد هذا التحقيق من قدرات تقييم مخاطر ITI في الصين، مما يوفر موردًا قيمًا لفهم مشهد ITI داخل الصين.

Translated Description (French)

Dans un contexte économique en pleine transformation en Chine, les entreprises nationales s'aventurent sur le marché mondial, les exposant à des risques accrus en matière de commerce et d'investissement internationaux. Cette recherche élucide le contexte du commerce et de l'investissement internationaux (ITI) en Chine, en établissant des critères pour l'évaluation des risques ITI grâce à une exploration analytique des interactions commerciales internationales. Une méthodologie a été développée pour quantifier les risques ITI, en utilisant des réseaux neuronaux profonds (DNN), avec un accent particulier sur l'impact potentiel de l'informatique en nuage de pointe sur l'économie commerciale chinoise. Grâce à l'utilisation de réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les risques dans le commerce et l'investissement en Chine sont évalués à travers diverses dimensions, présentant un taux de précision remarquable de 90,38%. Il est identifié que si CNN présente des performances exemplaires dans l'estimation de scénarios graves et à haut risque, son efficacité diminue lorsqu'on discerne les risques d'investissement généraux. L'analyse souligne qu'une partie substantielle des investissements, soit 14,8%, émane de l'Association des nations de l'Asie du Sud-Est (ASEAN) et de la Chine, la dynamique du marché et les conditions macroéconomiques influençant nettement le risque associé aux investissements chinois. En étendant l'utilisation de l'apprentissage profond (DL) dans les investissements financiers et l'intégration de l'informatique en nuage de pointe, cette enquête augmente les capacités d'évaluation du risque ITI de la Chine, fournissant une ressource précieuse pour comprendre le paysage ITI en Chine.

Translated Description (Spanish)

En medio de un entorno económico transformador en China, las empresas nacionales se están aventurando en el mercado global, exponiéndolas a peligros intensificados en el comercio y la inversión internacionales. Esta investigación aclara el contexto del comercio y la inversión internacionales (ITI) dentro de China, estableciendo criterios para la evaluación del riesgo de ITI a través de una exploración analítica de las interacciones comerciales internacionales. Se ha desarrollado una metodología para cuantificar el riesgo de ITI, empleando redes neuronales profundas (DNN), con un enfoque particular en el impacto potencial de la computación en la nube en la economía comercial de China. A través de la utilización de redes neuronales convolucionales (CNN), los riesgos en el comercio y la inversión de China se evalúan en varias dimensiones, mostrando una tasa de precisión notable del 90,38%. Se identifica que, si bien CNN muestra un rendimiento ejemplar en la estimación de escenarios graves y de alto riesgo, su eficacia disminuye al discernir los peligros generales de la inversión. El análisis subraya que una parte sustancial de las inversiones, que constituyen el 14,8%, proviene de la Asociación de Naciones del Sudeste Asiático (ASEAN) y China, con una dinámica de mercado y condiciones macroeconómicas que influyen notablemente en el riesgo asociado con las inversiones chinas. Al ampliar la utilización del aprendizaje profundo (DL) en inversiones financieras e integración de la computación en la nube perimetral, esta investigación aumenta las capacidades para evaluar el riesgo de ITI de China, proporcionando un recurso valioso para comprender el panorama de ITI dentro de China.

Files

IJKIS_01.01_01.pdf.pdf

Files (923.8 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:2081245c4c62b97ccab372c72f18d064
923.8 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
استخدام الحوسبة السحابية المتطورة والتعلم العميق لتعزيز تقييم المخاطر في التجارة والاستثمار الدوليين في الصين
Translated title (French)
Utilisation de l'informatique en nuage de pointe et de l'apprentissage approfondi pour une meilleure évaluation des risques dans le commerce et l'investissement internationaux de la Chine
Translated title (Spanish)
Utilización de Edge Cloud Computing y Deep Learning para mejorar la evaluación de riesgos en el comercio internacional y la inversión de China

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4387827478
DOI
10.56578/ijkis010101

Is supplement to
https://openalex.org/W4244478748 (Other)
https://openalex.org/W4223488648 (Other)
https://openalex.org/W4205786897 (Other)
https://openalex.org/W3150465815 (Other)
https://openalex.org/W2350270224 (Other)
https://openalex.org/W2251605416 (Other)
https://openalex.org/W2134969820 (Other)
https://openalex.org/W2070395303 (Other)
https://openalex.org/W1997222214 (Other)
https://openalex.org/W1984536088 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Thailand

References

  • https://openalex.org/W1588346324
  • https://openalex.org/W2968715710
  • https://openalex.org/W2972269276
  • https://openalex.org/W2972452696
  • https://openalex.org/W2979524331
  • https://openalex.org/W2988528237
  • https://openalex.org/W2993128430
  • https://openalex.org/W2993627023
  • https://openalex.org/W2998177805
  • https://openalex.org/W3003028005
  • https://openalex.org/W3003878649
  • https://openalex.org/W3016045226
  • https://openalex.org/W3034061899
  • https://openalex.org/W3038187968
  • https://openalex.org/W3044809985
  • https://openalex.org/W3045293448
  • https://openalex.org/W3048246867
  • https://openalex.org/W3082665562
  • https://openalex.org/W3092584450
  • https://openalex.org/W3095283270
  • https://openalex.org/W3102859864
  • https://openalex.org/W3119812951
  • https://openalex.org/W3152526034
  • https://openalex.org/W3170041568
  • https://openalex.org/W3172792918
  • https://openalex.org/W3214148834
  • https://openalex.org/W4365817823
  • https://openalex.org/W4383112394
  • https://openalex.org/W4386503277
  • https://openalex.org/W4386850273