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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05805v4
• Date: Sat, 04 Jan 2025 14:33:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:03:56.618546
• 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: Kristóf Németh, Dániel Hadházi,
• 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、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を適用した。 5つの異なるANNアーキテクチャのキャスト性能を比較した。 1D CNNとエルマンRNNは、現在のウィンドウの各ステップで8ヶ月の入力シーケンスで最もうまく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• 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 -- 2024:Q2) also includes periods of the COVID-19 recession. During the first evaluation period, longer input sequences slightly improve nowcasting performance for some ANNs, but the best accuracy is still achieved with 8-month-long input sequences at the end of the nowcasting window. Results from the second test period depict the role of long-term memory even more clearly. The MLP, the 1D CNN, and the Elman RNN work best with 8-month-long input sequences at each step of the nowcasting window. The relatively weak performance of the gated RNNs also suggests that architectural features enabling long-term memory do not result in more accurate nowcasts for GDP growth. The combined results indicate that the 1D CNN seems to represent a \textit{``sweet spot''} between the simple time-agnostic MLP and the more complex (gated) RNNs. The network generates nearly as accurate nowcasts as the best competitor for the first test period, while it achieves the overall best accuracy during the second evaluation period. Consequently, as a 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。 月次FRED-MDデータベースを用いて,多層パーセプトロン(MLP),1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN),エルマンリカレントニューラルネットワーク(RNN),長期記憶ネットワーク(LSTM),ゲートリカレントユニット(GRU)の5種類のANNアーキテクチャの現況性能を比較した。 経験的分析は、2つの異なる評価期間の結果を提示する。 第1回(2012:Q1 -- 2019:Q4)はバランスの取れた経済成長を特徴とし、第2回(2012:Q1 -- 2024:Q2)は新型コロナウイルスの景気後退の期間も含む。 第1の評価期間中、より長い入力シーケンスは一部のANNの現在のキャスト性能をわずかに改善するが、最も高い精度は、現在キャストウィンドウの端で8ヶ月の入力シーケンスで達成される。 第2テスト期間の結果は、長期記憶の役割をさらに明確に表現している。 MLP、1D CNN、エルマンRNNは、現在のウィンドウの各ステップで8ヶ月の入力シーケンスで最もうまく機能する。 ゲートRNNの比較的弱い性能は、長期記憶を可能にするアーキテクチャ的特徴がGDP成長のより正確な結果をもたらすものではないことを示唆している。 組み合わせた結果は、1D CNNが単純な時間に依存しないMLPとより複雑な(ゲートされた)RNNの間に \textit{``sweet spot''} を表現していることを示している。 ネットワークは、第1テスト期間におけるベストコンペティタとほぼ同等の精度で、第2評価期間における全体的なベストコンペティタを生成する。 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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