作者
摘要
我们应用Claveria等人（2021年）提出的两步机器学习方法，生成国家特定情绪指标，以提供GDP同比增长率的估计值。在第一步中，通过基因编程，商业和消费者期望得到了19个欧洲经济体的情绪指标。在第二步中，对情绪指标进行迭代重新计算，并在每个阶段进行组合，以预测年增长率。为了评估拟议方法的性能，我们设计了两个样本外实验：一个即时预测练习，我们使用可用的最新调查数据在每个季度末递归生成GDP估计值，以及针对不同预测范围的迭代预测练习。我们发现，使用情绪指标生成的预测优于使用时间序列模型生成的预测。这些结果显示了该方法作为预测工具的潜力。
建议引用
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