机器学习在中国海外投资效率预警中的应用——来自“一带一路”沿线国家的证据

通过建立机器学习模型，对中国在“一带一路”沿线国家的投资效率损失提出预警，并在对比传统线性模型的基础上，检验机器学习模型预警的优劣与关键预警变量的异质性，以寻求提升投资效率的理想数值区间。结果表明，各类机器学习模型对中国在“一带一路”沿线国家投资效率的预警准确率普遍高于传统线性模型，且人工神经网络的预测效果最佳；当中国在高收入、高制度质量“、一带”国家投资时，“一带一路”沿线国家的工业占比是最为关键的预警因素；反之，“一带一路”沿线国家的资源禀赋、城市化率、服务贸易占比的预警重要性值得重视；对关键变量预测可达到理想的预警效果，并明确了不同影响因素提升中国海外投资效率的理想数值区间。