論文の概要: HMM-LSTM Fusion Model for Economic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02002v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 17:31:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:05:25.611552
• Title: HMM-LSTM Fusion Model for Economic Forecasting
• Title（参考訳）: 経済予測のためのHMM-LSTM融合モデル
• Authors: Guhan Sivakumar,
• Abstract要約: 本稿では,HMM(Hidden Markov Models)とLSTM(Long Short-Term Memory)ニューラルネットワークの経済予測への応用について検討する。 この研究は、HMM由来の隠れ状態を統合し、LSTMモデリングのための追加機能として意味を持つ新しいアプローチを探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper explores the application of Hidden Markov Models (HMM) and Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks for economic forecasting, focusing on predicting CPI inflation rates. The study explores a new approach that integrates HMM-derived hidden states and means as additional features for LSTM modeling, aiming to enhance the interpretability and predictive performance of the models. The research begins with data collection and preprocessing, followed by the implementation of the HMM to identify hidden states representing distinct economic conditions. Subsequently, LSTM models are trained using the original and augmented data sets, allowing for comparative analysis and evaluation. The results demonstrate that incorporating HMM-derived data improves the predictive accuracy of LSTM models, particularly in capturing complex temporal patterns and mitigating the impact of volatile economic conditions. Additionally, the paper discusses the implementation of Integrated Gradients for model interpretability and provides insights into the economic dynamics reflected in the forecasting outcomes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,隠れマルコフモデル(HMM)とLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワークを経済予測に適用し,CPIインフレ率の予測に焦点をあてる。 本研究は,HMM由来の隠れ状態を統合し,モデルの解釈可能性と予測性能を向上させることを目的としたLSTMモデリングの付加的機能として,新たなアプローチを提案する。 この研究は、データ収集と事前処理から始まり、続いてHMMを実装して、異なる経済状況を表す隠された状態を特定する。 その後、LSTMモデルは元のデータセットと拡張データセットを使って訓練され、比較分析と評価が可能である。 その結果,HMMに基づくデータの導入によりLSTMモデルの予測精度が向上し,特に複雑な時間的パターンを捕捉し,不安定な経済状況の影響を緩和することがわかった。 さらに、モデル解釈可能性のための統合的グラディエントの実装について論じ、予測結果に反映される経済力学についての洞察を提供する。

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