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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05805v3
• Date: Thu, 29 Feb 2024 15:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 19:12:34.770930
• 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: 人工ニューラルネットワークを応用し、米国経済の四半期GDPの伸びを予測した。 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、より正確な現在の流れをもたらすことが分かっています。 本稿では,1D CNNの経済再生への応用を提案する。
• 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: We apply artificial neural networks (ANNs) to nowcast quarterly GDP growth for the U.S. economy. Using the monthly FRED-MD database, we compare the nowcasting performance of five different ANN architectures: the multilayer perceptron (MLP), the one-dimensional convolutional neural network (1D CNN), the Elman recurrent neural network (RNN), the long short-term memory network (LSTM), and the gated recurrent unit (GRU). The empirical analysis presents results from two distinctively different evaluation periods. The first (2012:Q1 -- 2019:Q4) is characterized by balanced economic growth, while the second (2012:Q1 -- 2022:Q4) 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 input sequences do not help the models' predictive performance; instead, they seem to weaken their generalization capability. Combined results from the two evaluation periods indicate that architectural features enabling long-term memory do not result in more accurate nowcasts. Comparing network architectures, the 1D CNN has proved to be a highly suitable model for GDP nowcasting. The network has shown good nowcasting performance among the competitors during the first evaluation period and achieved the overall best accuracy during the second evaluation period. Consequently, first in the literature, we propose the application of the 1D CNN for economic nowcasting.
• Abstract（参考訳）: 我々は、米国経済の四半期GDP成長を予測するために、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を適用した。 月刊のfred-mdデータベースを用いて,多層型パーセプトロン (mlp), 1次元畳み込みニューラルネットワーク (1d cnn), elman recurrent neural network (rnn), long short-term memory network (lstm), gated recurrent unit (gru) の5つのアーキテクチャの現在キャスト性能を比較した。 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(2012:q1 -- 2019:q4)はバランスの取れた経済成長を特徴とし、第2期(2012:q1 -- 2022:q4)は新型コロナウイルスの景気後退の時期も含まれる。 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。 経済の混乱(例えば、COVID-19の景気後退)の間、より長い入力シーケンスはモデルの予測性能に役立ちず、代わりに一般化能力を弱めるように思われる。 2つの評価期間の組合せの結果は、長期記憶が可能なアーキテクチャ上の特徴がより正確でないことを示している。 ネットワークアーキテクチャと比較すると、1D CNNはGDPのストリーミングに非常に適したモデルであることが証明されている。 ネットワークは,第1評価期間中の競技者間で良好な放送性能を示し,第2評価期間中の総合的精度を達成した。 そこで本研究では,まず,1D CNN の経済放送への応用を提案する。

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