論文の概要: Advancing GDP Forecasting: The Potential of Machine Learning Techniques in Economic Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19807v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 06:28:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 15:15:46.818144
• Title: Advancing GDP Forecasting: The Potential of Machine Learning Techniques in Economic Predictions
• Title（参考訳）: GDP予測の向上:経済予測における機械学習の可能性
• Authors: Bogdan Oancea,
• Abstract要約: 本稿では,GDP,特にLSTMネットワークの予測におけるリカレントニューラルネットワークの有効性について検討する。 我々は1995年から2023年までの四半期ルーマニアのGDPデータセットを使用し、LSTMネットワークを構築し、シリーズの次の4つの値に予測する。 機械学習モデルは予測精度と柔軟性の点で従来の計量モデルより一貫して優れていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The quest for accurate economic forecasting has traditionally been dominated by econometric models, which most of the times rely on the assumptions of linear relationships and stationarity in of the data. However, the complex and often nonlinear nature of global economies necessitates the exploration of alternative approaches. Machine learning methods offer promising advantages over traditional econometric techniques for Gross Domestic Product forecasting, given their ability to model complex, nonlinear interactions and patterns without the need for explicit specification of the underlying relationships. This paper investigates the efficacy of Recurrent Neural Networks, in forecasting GDP, specifically LSTM networks. These models are compared against a traditional econometric method, SARIMA. We employ the quarterly Romanian GDP dataset from 1995 to 2023 and build a LSTM network to forecast to next 4 values in the series. Our findings suggest that machine learning models, consistently outperform traditional econometric models in terms of predictive accuracy and flexibility
• Abstract（参考訳）: 正確な経済予測の探求は伝統的に、データ内の線形関係と定常性の仮定に依存する計量モデルによって支配されてきた。 しかし、世界経済の複雑でしばしば非線形な性質は、代替アプローチの探索を必要とする。 機械学習手法は、基礎となる関係の明示的な仕様を必要とせず、複雑な、非線形な相互作用、パターンをモデル化する能力を考えると、Gross Domestic Product Predictioningの従来の計量技術よりも有望な利点を提供する。 本稿では,GDP,特にLSTMネットワークの予測におけるリカレントニューラルネットワークの有効性について検討する。 これらのモデルは従来の計量的手法であるSARIMAと比較される。 我々は1995年から2023年までの四半期のルーマニアGDPデータセットを使用し、LSTMネットワークを構築し、シリーズの次の4つの値に予測する。 我々の研究結果は、予測精度と柔軟性の観点から、機械学習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を示唆している。

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