論文の概要: Explainable Artificial Intelligence for Economic Time Series: A Comprehensive Review and a Systematic Taxonomy of Methods and Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12506v1
• Date: Sun, 14 Dec 2025 00:45:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.288983
• Title: Explainable Artificial Intelligence for Economic Time Series: A Comprehensive Review and a Systematic Taxonomy of Methods and Concepts
• Title（参考訳）: 経済時系列のための説明可能な人工知能 : 包括的レビューと方法と概念の体系的分類
• Authors: Agustín García-García, Pablo Hidalgo, Julio E. Sandubete,
• Abstract要約: 本調査は、経済時系列のXAIに関する文献をレビューし、整理するものである。 そこで本研究では, (i) 説明機構によってメソッドを分類する分類法を提案する。 我々は、ラグの断片化と計算コストを削減する時系列固有の適応を合成する。
• 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: Explainable Artificial Intelligence (XAI) is increasingly required in computational economics, where machine-learning forecasters can outperform classical econometric models but remain difficult to audit and use for policy. This survey reviews and organizes the growing literature on XAI for economic time series, where autocorrelation, non-stationarity, seasonality, mixed frequencies, and regime shifts can make standard explanation techniques unreliable or economically implausible. We propose a taxonomy that classifies methods by (i) explanation mechanism: propagation-based approaches (e.g., Integrated Gradients, Layer-wise Relevance Propagation), perturbation and game-theoretic attribution (e.g., permutation importance, LIME, SHAP), and function-based global tools (e.g., Accumulated Local Effects); (ii) time-series compatibility, including preservation of temporal dependence, stability over time, and respect for data-generating constraints. We synthesize time-series-specific adaptations such as vector- and window-based formulations (e.g., Vector SHAP, WindowSHAP) that reduce lag fragmentation and computational cost while improving interpretability. We also connect explainability to causal inference and policy analysis through interventional attributions (Causal Shapley values) and constrained counterfactual reasoning. Finally, we discuss intrinsically interpretable architectures (notably attention-based transformers) and provide guidance for decision-grade applications such as nowcasting, stress testing, and regime monitoring, emphasizing attribution uncertainty and explanation dynamics as indicators of structural change.
• Abstract（参考訳）: XAI(Explainable Artificial Intelligence)は、機械学習の予測者が古典的な計量モデルより優れているが、監査やポリシーの使用が困難である計算経済学においてますます求められている。 本調査では, 自己相関, 非定常性, 季節性, 混合周波数, 政権交代など, 経済時系列のXAIに関する文献をレビュー, 整理することにより, 標準的な説明手法を信頼できない, あるいは経済的に理解できないものにすることができる。 メソッドを分類する分類法を提案する。 (i)説明メカニズム:伝搬に基づくアプローチ(例えば、統合的グラディエント、レイヤーワイド関連伝播)、摂動とゲーム理論の属性(例えば、置換の重要性、LIME、SHAP)、関数ベースのグローバルツール(例えば、累積局所効果) (II)時間的依存の保存、時間的安定性、データ生成制約の尊重を含む時系列互換性。 ベクトルおよびウィンドウベースの定式化(例えば、ベクトルSHAP、ウィンドウSHAP)のような時系列固有の適応を合成し、ラグの断片化と計算コストを低減し、解釈性を向上させる。 また、介入帰属(因果Shapley値)と制約された反実的推論を通じて因果推論と政策分析に説明責任を結合する。 最後に、本研究は、本質的に解釈可能なアーキテクチャ(特にアテンションベースのトランスフォーマー)について論じ、ガムキャスティング、ストレステスト、レギュラーモニタリングといった意思決定レベルのアプリケーションに対するガイダンスを提供し、構造変化の指標として属性の不確実性や説明力学を強調する。

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