論文の概要: How is Machine Learning Useful for Macroeconomic Forecasting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12477v1
• Date: Fri, 28 Aug 2020 04:23:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 02:31:59.300554
• Title: How is Machine Learning Useful for Macroeconomic Forecasting?
• Title（参考訳）: 機械学習はマクロ経済予測にどのように役立つか?
• Authors: Philippe Goulet Coulombe, Maxime Leroux, Dalibor Stevanovic, St\'ephane Surprenant
• Abstract要約: 標準的なマクロ計量法よりもMLゲインを駆動する基礎的特徴の有用性について検討する。 我々は, いわゆる4つの特徴(非線形性, 正規化, クロスバリデーション, 代替損失関数)を区別し, データリッチ環境とデータ貧弱環境の両方でそれらの挙動を研究する。 このことは機械学習が不確実性や金銭的摩擦の文脈で発生する重要な非線形性を主に捉え、マクロ経済予測に有用であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We move beyond "Is Machine Learning Useful for Macroeconomic Forecasting?" by adding the "how". The current forecasting literature has focused on matching specific variables and horizons with a particularly successful algorithm. In contrast, we study the usefulness of the underlying features driving ML gains over standard macroeconometric methods. We distinguish four so-called features (nonlinearities, regularization, cross-validation and alternative loss function) and study their behavior in both the data-rich and data-poor environments. To do so, we design experiments that allow to identify the "treatment" effects of interest. We conclude that (i) nonlinearity is the true game changer for macroeconomic prediction, (ii) the standard factor model remains the best regularization, (iii) K-fold cross-validation is the best practice and (iv) the $L_2$ is preferred to the $\bar \epsilon$-insensitive in-sample loss. The forecasting gains of nonlinear techniques are associated with high macroeconomic uncertainty, financial stress and housing bubble bursts. This suggests that Machine Learning is useful for macroeconomic forecasting by mostly capturing important nonlinearities that arise in the context of uncertainty and financial frictions.
• Abstract（参考訳）: Is Machine Learning Useful for Macroeconomic Forecasting?”を追加することで、“Is Machine Learning Useful for Macroeconomic Forecasting? 現在の予測文献は、特に成功したアルゴリズムで特定の変数と水平線をマッチングすることに焦点を当てている。 対照的に、標準的なマクロ計量法よりもMLゲインを駆動する基礎的特徴の有用性について検討する。 我々は,いわゆる4つの特徴(非線形性,正規化,クロスバリデーション,代替損失関数)を区別し,データリッチ環境とデータポーア環境での挙動について検討した。 そこで我々は、関心の「処理」効果を識別できる実験を設計する。 結論として (i)非線形性はマクロ経済予測の真のゲームチェンジャーである。 (ii) 標準因子モデルが最高の正規化のままである。 (iii)K折りクロスバリデーションはベストプラクティスであり、 (iv)$L_2$は$\bar \epsilon$-insensitive in-sample lossよりも好まれる。 非線形手法の予測利得は, マクロ経済の不確実性, 金融ストレス, 住宅バブルバーストと関連している。 これは機械学習が不確実性や金銭的摩擦の文脈で発生する重要な非線形性を主に捉え、マクロ経済予測に有用であることを示唆している。

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