論文の概要: Nowcasting Madagascar's real GDP using machine learning algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10255v1
• Date: Sun, 24 Dec 2023 20:40:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-28 16:29:00.751826
• Title: Nowcasting Madagascar's real GDP using machine learning algorithms
• Title（参考訳）: 機械学習アルゴリズムによるマダガスカルの実GDPの予測
• Authors: Franck Ramaharo and Gerzhino Rasolofomanana
• Abstract要約: マダガスカルにおける国内総生産(GDP)の予測能力について検討する。 線形正則回帰(Ridge,Lasso,Elastic-net)、次元減少モデル(主成分回帰)、k-nearest neighborsアルゴリズム(k-NN回帰)を含む一般的な回帰モデルを訓練した。 我々は,根平均二乗誤差(RMSE),平均絶対誤差(MAE),平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)を算出し,各モデルの流速精度を測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the predictive power of different machine learning algorithms to nowcast Madagascar's gross domestic product (GDP). We trained popular regression models, including linear regularized regression (Ridge, Lasso, Elastic-net), dimensionality reduction model (principal component regression), k-nearest neighbors algorithm (k-NN regression), support vector regression (linear SVR), and tree-based ensemble models (Random forest and XGBoost regressions), on 10 Malagasy quarterly macroeconomic leading indicators over the period 2007Q1--2022Q4, and we used simple econometric models as a benchmark. We measured the nowcast accuracy of each model by calculating the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean absolute percentage error (MAPE). Our findings reveal that the Ensemble Model, formed by aggregating individual predictions, consistently outperforms traditional econometric models. We conclude that machine learning models can deliver more accurate and timely nowcasts of Malagasy economic performance and provide policymakers with additional guidance for data-driven decision making.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マダガスカルにおける国内総生産(GDP)の予測能力について検討した。 我々は、2007Q1-2022Q4の期間に、マダガスカルの四半期毎のマクロ経済リード指標10点について、線形正則回帰(Ridge, Lasso, Elastic-net)、次元減少モデル(主成分回帰)、k-nearest neighborsアルゴリズム(k-NN回帰)、サポートベクター回帰(線形SVR)、ツリーベースのアンサンブルモデル(Random forest, XGBoost回帰)を含む一般的な回帰モデルを訓練し、単純な計量モデルを用いてベンチマークを行った。 本研究では,根平均二乗誤差 (rmse) ,平均絶対誤差 (mae) および平均絶対パーセンテージ誤差 (mape) を算出し,各モデルの nowcast 精度を測定した。 その結果,個々の予測を集約して生成したアンサンブルモデルが,従来の計量モデルより一貫して優れていることがわかった。 機械学習モデルは、マダガスカル経済のパフォーマンスをより正確かつタイムリーに予測し、データ駆動意思決定のための追加ガイダンスを政策立案者に提供できると結論づけた。

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