Статьи, Журналы
Оценка надежности моделей машинного обучения при прогнозировании региональных экономических спадов
Статьи, Журналы
Оценка надежности моделей машинного обучения при прогнозировании региональных экономических спадов
Федоров, Е.С. Оценка надежности моделей машинного обучения при прогнозировании региональных экономических спадов / Е. С. Федоров, М. Е. Косов // Финансовая жизнь. — Москва, 2024 — N 1. — С.63-66. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Выпуск
Финансовая жизнь, 2024, N 1
Источник
Аннотация
В данной статье исследуется надежность моделей машинного обучения (ML) в прогнозировании региональных экономических рецессий. Экономические рецессии представляют собой серьезные проблемы для политиков, инвесторов и бизнеса, поэтому их точное прогнозирование имеет решающее значение для принятия эффективных решений. Традиционные эконометрические модели часто не в состоянии отразить сложную динамику, лежащую в основе экономических рецессий, что вызывает интерес к подходам ML. Мы анализируем обширный набор данных, включающий различные экономические показатели, и применяем ряд алгоритмов ML для прогнозирования региональных рецессий. Наши результаты свидетельствуют об эффективности методов ML в прогнозировании экономических спадов, подчеркивая их потенциал в качестве ценного инструмента для политиков и заинтересованных сторон. Однако мы также рассматриваем такие проблемы, как качество данных, интерпретируемость моделей и их обобщение на различные экономические контексты, что подчеркивает необходимость осторожной интерпретации и дальнейших исследований. В целом, данное исследование вносит вклад в растущую литературу по применению ML в экономическом прогнозировании и дает представление о надежности и ограничениях ML-моделей в прогнозировании региональных экономических рецессий.
-
УДК:332.1
Отзывы читателей
0