論文の概要: Macroeconomic forecasting with LSTM and mixed frequency time series data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13777v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 14:56:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-29 14:51:27.854105
- Title: Macroeconomic forecasting with LSTM and mixed frequency time series data
- Title（参考訳）: LSTMと混合周波数時系列データによるマクロ経済予測
- Authors: Sarun Kamolthip
- Abstract要約: まず,混合周波数で観測される時系列に従来型LSTMモデルを適用する方法について述べる。
次に、制約のない混合DAtaSamplingスキーム(U-MIDAS)をLSTMアーキテクチャに適用する。
提案手法は,短期予測の大規模景気後退期において非常に有効である可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper demonstrates the potentials of the long short-term memory (LSTM)
when applyingwith macroeconomic time series data sampled at different
frequencies. We first present how theconventional LSTM model can be adapted to
the time series observed at mixed frequencies when thesame mismatch ratio is
applied for all pairs of low-frequency output and higher-frequency variable.
Togeneralize the LSTM to the case of multiple mismatch ratios, we adopt the
unrestricted Mixed DAtaSampling (U-MIDAS) scheme (Foroni et al., 2015) into the
LSTM architecture. We assess via bothMonte Carlo simulations and empirical
application the out-of-sample predictive performance. Ourproposed models
outperform the restricted MIDAS model even in a set up favorable to the
MIDASestimator. For real world application, we study forecasting a quarterly
growth rate of Thai realGDP using a vast array of macroeconomic indicators both
quarterly and monthly. Our LSTM withU-MIDAS scheme easily beats the simple
benchmark AR(1) model at all horizons, but outperformsthe strong benchmark
univariate LSTM only at one and six months ahead. Nonetheless, we find thatour
proposed model could be very helpful in the period of large economic downturns
for short-termforecast. Simulation and empirical results seem to support the
use of our proposed LSTM withU-MIDAS scheme to nowcasting application.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、マクロ経済時系列データを異なる周波数でサンプリングする場合に、LSTM(Long Short-term memory)の可能性を示す。
まず,低周波出力と高周波変動の全てのペアに対して,アサマミスマッチ比を適用した場合には,混合周波数で観測される時系列に従来型LSTMモデルを適用する方法について述べる。
LSTMを多重ミスマッチ比に一般化するために、制約のない混合DATAS(U-MIDAS)スキームをLSTMアーキテクチャに適用する(Foroni et al., 2015)。
両Monte Carloシミュレーションと経験的応用によるアウトオブサンプル予測性能の評価を行った。
提案したモデルは,MIDASestimatorに有利な設定でも,制限されたMIDASモデルより優れている。
実世界の応用については,四半期および毎月のマクロ経済指標を用いて,タイの実質GDPの四半期成長率を予測する。
我々のLSTM with U-MIDAS方式は、すべての地平線における単純なベンチマークAR(1)モデルに容易に勝るが、強いベンチマークはLSTMを1～6ヶ月前にのみ一変させる。
しかし,短期予測の大規模な景気後退期には,提案モデルが非常に有効であることが示唆された。
シミュレーションと実験結果から,提案したLSTM with U-MIDAS スキームを応用できる可能性が示唆された。
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