論文の概要: Inside the black box: Neural network-based real-time prediction of US
recessions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17571v1
- Date: Thu, 26 Oct 2023 16:58:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-27 18:57:29.580523
- Title: Inside the black box: Neural network-based real-time prediction of US
recessions
- Title（参考訳）: ブラックボックスの内側:ニューラルネットワークによる米国の不況のリアルタイム予測
- Authors: Seulki Chung
- Abstract要約: 長期記憶(LSTM)とゲートリカレントユニット(GRU)は1967年から2021年までの米国の景気後退をモデル化するために使用される。
予測性能は従来の線形モデルと比較される。
S&P500種指数、実質GDP、個人住宅固定投資などの主要指標は短期予測に一貫して表れている。
長期予測(6ヶ月以上)では、この用語が広まり、生産者物価指数がより顕著になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Feedforward neural network (FFN) and two specific types of recurrent neural
network, long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU), are used
for modeling US recessions in the period from 1967 to 2021. The estimated
models are then employed to conduct real-time predictions of the Great
Recession and the Covid-19 recession in US. Their predictive performances are
compared to those of the traditional linear models, the logistic regression
model both with and without the ridge penalty. The out-of-sample performance
suggests the application of LSTM and GRU in the area of recession forecasting,
especially for the long-term forecasting tasks. They outperform other types of
models across 5 forecasting horizons with respect to different types of
statistical performance metrics. Shapley additive explanations (SHAP) method is
applied to the fitted GRUs across different forecasting horizons to gain
insight into the feature importance. The evaluation of predictor importance
differs between the GRU and ridge logistic regression models, as reflected in
the variable order determined by SHAP values. When considering the top 5
predictors, key indicators such as the S\&P 500 index, real GDP, and private
residential fixed investment consistently appear for short-term forecasts (up
to 3 months). In contrast, for longer-term predictions (6 months or more), the
term spread and producer price index become more prominent. These findings are
supported by both local interpretable model-agnostic explanations (LIME) and
marginal effects.
- Abstract（参考訳）: フィードフォワードニューラルネットワーク(FFN)と2種類の特定のリカレントニューラルネットワーク、長い短期記憶(LSTM)とゲートリカレントユニット(GRU)は、1967年から2021年までのアメリカの不況をモデル化するために使用される。
推定されたモデルは、アメリカの大恐慌とコビッド19不況のリアルタイム予測に使用される。
彼らの予測性能は従来の線形モデルと比較されるが、ロジスティック回帰モデルは尾根ペナルティと無関係である。
アウトオブサンプル性能は、特に長期予測タスクにおいて、リセッション予測領域におけるLSTMとGRUの適用を示唆している。
異なるタイプの統計パフォーマンス指標に関して、5つの予測地平線にわたって、他のタイプのモデルよりも優れています。
重み付き加法的説明法 (SHAP) は, 異なる予測地平線をまたいだGRUに応用し, 特徴量の重要性について考察する。
予測因子の重要性の評価は、shap値によって決定される変数次数に反映されるように、 gru とリッジロジスティック回帰モデルで異なる。
上位5つの予測指標を考慮すると、S&P500指数、実質GDP、民間固定投資といった重要な指標が短期予測(最大3カ月)に一貫して現れる。
対照的に、長期予測(6ヶ月以上)では、この用語が広まり、生産者価格指数がより顕著になる。
これらの知見は、局所的解釈可能なモデル非依存的説明(LIME)と限界効果の両方によって裏付けられる。
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