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用机器学习预测加拿大住房市场的变化

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  • 约翰·布兰伦德
  • 海伦·劳
  • 莫琳·麦克萨克
  • 泾阳

摘要

本文研究了机器学习(ML)算法在预测加拿大房价和现房销售的月增长率方面是否优于线性模型。目的是将两种广泛使用的ML技术(支持向量回归和多层感知器)应用于经济预测,以了解其范围和局限性。我们发现,这两种ML算法在预测房价和转售方面的性能优于线性模型。然而,预测准确性的提高并不总是具有统计意义。因此,我们不能用传统的时间序列数据系统地得出结论,即ML模型在很大程度上优于线性模型。未来的研究应该探索非传统数据集,以充分利用ML方法。

建议引用

  • 约翰·布兰伦德(Johan Brannlund)、海伦·劳(Helen Lao)、莫琳·麦克萨克(Maureen MacIsaac)和静扬(Jing Yang),2023年。"用机器学习预测加拿大住房市场的变化,"讨论文件2023-21年,加拿大银行。
  • 手柄:RePEc:bca:bocadp:23-21
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

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