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.

нет оценок

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.

Ключевые слова

УДК:

332.1

Оценка надежности моделей машинного обучения при прогнозировании региональных экономических спадов

Оценка надежности моделей машинного обучения при прогнозировании региональных экономических спадов

Аннотация

Ключевые слова

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей