論文の概要: Predicting Inflation with Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03757v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 16:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 11:18:45.972288
• Title: Predicting Inflation with Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークによるインフレ予測
• Authors: Livia Paranhos
• Abstract要約: 本稿では,リカレントニューラルネットワークLSTMを用いてインフレーションの予測を行う。 米国のデータによるエクササイズの結果は、推定されたニューラルネットが、一般的なベンチマークに対して競合するが、傑出したものではないことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper applies a recurrent neural network, the LSTM, to forecast inflation. This is an appealing model for time series as it processes each time step sequentially and explicitly learns dynamic dependencies. The paper also explores the dimension reduction capability of the model to uncover economically-meaningful factors that can explain the inflation process. Results from an exercise with US data indicate that the estimated neural nets present competitive, but not outstanding, performance against common benchmarks (including other machine learning models). The LSTM in particular is found to perform well at long horizons and during periods of heightened macroeconomic uncertainty. Interestingly, LSTM-implied factors present high correlation with business cycle indicators, informing on the usefulness of such signals as inflation predictors. The paper also sheds light on the impact of network initialization and architecture on forecast performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,リカレントニューラルネットワークLSTMを用いてインフレーションの予測を行う。 これは時系列の魅力的なモデルであり、各ステップを順次処理し、動的依存関係を明示的に学習する。 また, インフレ過程を説明する経済的に有意な要因を明らかにするため, モデルの次元削減能力についても検討した。 米国のデータによるエクササイズの結果、推定されたニューラルネットワークは、一般的なベンチマーク(他の機械学習モデルを含む)と競合するが、傑出したものではない。 特にLSTMは、長い地平線やマクロ経済の不確実性の増大期間によく機能する。 興味深いことに、LSTMで実装された要因は、インフレーション予測器のような信号の有用性を知らせる、ビジネスサイクルインジケータと高い相関を示す。 また、ネットワークの初期化とアーキテクチャが予測性能に与える影響についても光を当てる。

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