論文の概要: GDP nowcasting with artificial neural networks: How much does long-term memory matter?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05805v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 12:29:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 15:10:56.750252
• Title: GDP nowcasting with artificial neural networks: How much does long-term memory matter?
• Title（参考訳）: 人工ニューラルネットワークによるGDPの今 : 長期記憶はどれくらい重要か?
• Authors: Krist\'of N\'emeth, D\'aniel Hadh\'azi
• Abstract要約: 我々は、米国経済の四半期GDP成長を予測するために、異なる統計モデルを適用します。 動的因子モデル(DFM)と4つの人工ニューラルネットワーク(ANN)の流し込み性能の比較を行った。 その結果, 同一パラメータの1次元CNNは, 両評価期間において, 正確な流れを生成できることが判明した。
• 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: In our study, we apply different statistical models to nowcast quarterly GDP growth for the US economy. Using the monthly FRED-MD database, we compare the nowcasting performance of the dynamic factor model (DFM) and four artificial neural networks (ANNs): the multilayer perceptron (MLP), the one-dimensional convolutional neural network (1D CNN), the long short-term memory network (LSTM), and the gated recurrent unit (GRU). The empirical analysis presents the results from two distinctively different evaluation periods. The first (2010:Q1 -- 2019:Q4) is characterized by balanced economic growth, while the second (2010:Q1 -- 2022:Q3) also includes periods of the COVID-19 recession. According to our results, longer input sequences result in more accurate nowcasts in periods of balanced economic growth. However, this effect ceases above a relatively low threshold value of around six quarters (eighteen months). During periods of economic turbulence (e.g., during the COVID-19 recession), longer training sequences do not help the models' predictive performance; instead, they seem to weaken their generalization capability. Our results show that 1D CNN, with the same parameters, generates accurate nowcasts in both of our evaluation periods. Consequently, first in the literature, we propose the use of this specific neural network architecture for economic nowcasting.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,米国経済の四半期gdp成長率の予測に異なる統計モデルを適用した。 月次FRED-MDデータベースを用いて,マルチ層パーセプトロン(MLP),1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN),長短期記憶ネットワーク(LSTM),ゲートリカレントユニット(GRU)という,動的因子モデル(DFM)と4つの人工ニューラルネットワーク(ANN)の流速特性を比較した。 経験分析は、2つの異なる評価期間の結果を提示する。 第1期(2010:q1 -- 2019:q4)はバランスの取れた経済成長を特徴とし、第2期(2010:q1 -- 2022:q3)は新型コロナウイルスの景気後退の時期を含む。 以上の結果から、より長い入力シーケンスは、バランスの取れた経済成長の期間において、より正確な結果をもたらす。 しかし、この効果は比較的低いしきい値である約6/4(18ヶ月)以上で停止する。 経済的な混乱(例:covid-19の景気後退)の間、長い訓練シーケンスはモデルの予測性能に役立たず、その代わりに一般化能力を弱めているように見える。 その結果, 同一パラメータの1次元CNNは, 両評価期間において, 正確な現在放送を生成することがわかった。 そこで本研究では,まず,このニューラルネットワークアーキテクチャを経済的な流れに利用することを提案する。

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