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Artificial Intelligence and Inflation Forecasts
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AI
DOI：10.20955/r.2024.12.png)
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摘要
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我们探讨了大型语言模型（LLMs）在2019-23年期间生成样本内条件通货膨胀预测的能力。我们使用领先的LLM（Google AI的PaLM）生成不同预测期限的条件预测分布，并将这些预测与领先来源——专业预测者调查（SPF）的预测进行比较。我们发现，在大多数年份和几乎所有预测期限中，LLM预测的整体均方误差更低。LLM预测表现出向2%的通胀锚点缓慢回归的倾向。
期刊
F
IF:
1.4
论文数:
6
被引数:
603
机构
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