論文の概要: Predictive economics: Rethinking economic methodology with machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04726v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 11:46:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.836757
• Title: Predictive economics: Rethinking economic methodology with machine learning
• Title（参考訳）: 予測経済学:機械学習による経済方法論の再考
• Authors: Miguel Alves Pereira,
• Abstract要約: 本稿では, 予測経済学を, 経済学における明確な分析的視点として提唱する。 機械学習に基礎を置いており、因果同定よりも予測精度に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2895195535353317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article proposes predictive economics as a distinct analytical perspective within economics, grounded in machine learning and centred on predictive accuracy rather than causal identification. Drawing on the instrumentalist tradition (Friedman), the explanation-prediction divide (Shmueli), and the contrast between modelling cultures (Breiman), we formalise prediction as a valid epistemological and methodological objective. Reviewing recent applications across economic subfields, we show how predictive models contribute to empirical analysis, particularly in complex or data-rich contexts. This perspective complements existing approaches and supports a more pluralistic methodology - one that values out-of-sample performance alongside interpretability and theoretical structure.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習を基礎とし,因果同定よりも予測精度を中心に,予測経済学を経済学における明確な分析的視点として提案する。 楽器主義の伝統(フリードマン)、説明・予測分割(シュマウリ)、モデリング文化(ブライマン)の対比に基づいて、予測を有効な認識論的・方法論的目的として定式化する。 経済サブフィールドにおける最近の応用を概観し、予測モデルが経験的分析、特に複雑またはデータリッチな文脈においてどのように寄与するかを示す。 この観点は既存のアプローチを補完し、より多元的な方法論をサポートする。

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