論文の概要: Explaining Exchange Rate Forecasts with Macroeconomic Fundamentals Using Interpretive Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16149v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 04:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 15:59:03.287783
• Title: Explaining Exchange Rate Forecasts with Macroeconomic Fundamentals Using Interpretive Machine Learning
• Title（参考訳）: 解釈機械学習を用いたマクロ経済学基礎を用いた為替レート予測の解説
• Authors: Davood Pirayesh Neghab, Mucahit Cevik, M. I. M. Wahab
• Abstract要約: 我々は、解釈的枠組みの中でカナダとアメリカのドル為替レートの基本的なモデルを開発する。 本稿では,機械学習を用いて為替レートを予測し,マクロ経済変数間の関係を正確に解析するための解釈可能性手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The complexity and ambiguity of financial and economic systems, along with frequent changes in the economic environment, have made it difficult to make precise predictions that are supported by theory-consistent explanations. Interpreting the prediction models used for forecasting important macroeconomic indicators is highly valuable for understanding relations among different factors, increasing trust towards the prediction models, and making predictions more actionable. In this study, we develop a fundamental-based model for the Canadian-U.S. dollar exchange rate within an interpretative framework. We propose a comprehensive approach using machine learning to predict the exchange rate and employ interpretability methods to accurately analyze the relationships among macroeconomic variables. Moreover, we implement an ablation study based on the output of the interpretations to improve the predictive accuracy of the models. Our empirical results show that crude oil, as Canada's main commodity export, is the leading factor that determines the exchange rate dynamics with time-varying effects. The changes in the sign and magnitude of the contributions of crude oil to the exchange rate are consistent with significant events in the commodity and energy markets and the evolution of the crude oil trend in Canada. Gold and the TSX stock index are found to be the second and third most important variables that influence the exchange rate. Accordingly, this analysis provides trustworthy and practical insights for policymakers and economists and accurate knowledge about the predictive model's decisions, which are supported by theoretical considerations.
• Abstract（参考訳）: 金融と経済システムの複雑さと曖昧さは、経済環境の頻繁な変化とともに、理論に一貫性のある説明によって支持される正確な予測を困難にしている。 重要なマクロ経済指標の予測に使用される予測モデルを解釈することは、異なる要因間の関係を理解し、予測モデルに対する信頼を高め、予測をより実用的なものにするために非常に有用である。 本研究では,解釈枠組みの中でカナダ・アメリカドル為替レートの基本モデルを構築した。 本稿では,機械学習を用いて為替レートを予測し,マクロ経済変数間の関係を正確に解析するための解釈可能性手法を提案する。 さらに,モデルの予測精度を向上させるために,解釈の出力に基づくアブレーション研究を実施している。 実験の結果、カナダの主要輸出品目である原油は、時間的変動の影響で為替レートの動態を決定する主要な要因であることが示された。 原油の為替レートへの寄与の大きさや記号の変化は、商品市場やエネルギー市場における重要な出来事や、カナダにおける原油のトレンドの進化と一致している。 金とTSX株価指数は、為替レートに影響を与える第2および第3の最も重要な変数である。 したがって、この分析は政策立案者や経済学者に信頼できる実践的な洞察を与え、理論的な考察によって支持される予測モデルの決定に関する正確な知識を提供する。

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