論文の概要: A Neural Phillips Curve and a Deep Output Gap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04146v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 17:20:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:42:59.797110
• Title: A Neural Phillips Curve and a Deep Output Gap
• Title（参考訳）: ニューラルフィリップス曲線と出力ギャップ
• Authors: Philippe Goulet Coulombe,
• Abstract要約: 本稿では,HNN (Hemisphere Neural Network) を提案する。 まず、HNNは、高次元の回帰器を潜在状態に変換する際に生じる非線形性の教師付き推定を行う。 これとは対照的に、HNNは2021年のインフレ上昇を捉え、2020年末以降に始まった大きなポジティブなアウトプットのギャップを要因としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Many problems plague empirical Phillips curves (PCs). Among them is the hurdle that the two key components, inflation expectations and the output gap, are both unobserved. Traditional remedies include proxying for the absentees or extracting them via assumptions-heavy filtering procedures. I propose an alternative route: a Hemisphere Neural Network (HNN) whose architecture yields a final layer where components can be interpreted as latent states within a Neural PC. There are benefits. First, HNN conducts the supervised estimation of nonlinearities that arise when translating a high-dimensional set of observed regressors into latent states. Second, forecasts are economically interpretable. Among other findings, the contribution of real activity to inflation appears understated in traditional PCs. In contrast, HNN captures the 2021 upswing in inflation and attributes it to a large positive output gap starting from late 2020. The unique path of HNN's gap comes from dispensing with unemployment and GDP in favor of an amalgam of nonlinearly processed alternative tightness indicators.
• Abstract（参考訳）: 多くの問題は経験的フィリップス曲線(PC)に悩まされる。 その中でも、インフレ期待とアウトプットギャップという2つの重要な要素がどちらも守られていないというハードルがある。 従来の治療法には、欠席者のプロキシや、仮定が重いフィルタリング手順を通じてそれらを抽出することが含まれる。 本稿では,HNN(Hemisphere Neural Network)というアーキテクチャを用いて,ニューラルネットワーク内のコンポーネントを潜在状態として解釈する手法を提案する。 利点があります。 まず、HNNは、高次元の回帰器を潜在状態に変換する際に生じる非線形性の教師付き推定を行う。 第二に、予測は経済的に解釈可能である。 インフレーションに対する実際の活動の貢献は、従来のPCでは過小評価されている。 これとは対照的に、HNNは2021年のインフレ上昇を捉え、2020年末以降に始まった大きなポジティブなアウトプットのギャップを要因としている。 HNNのギャップのユニークな経路は、失業率とGDPを排除し、非線形に処理された代替の厳密性指標のアマルガムを優先することにある。

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