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Sparse Warcasting

delete2026-07-01
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PRE
AI
M
Mihnea Constantinescu *
DOI:10.1111/sjpe.70058delete
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摘要

摘要

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在制度崩溃期间预测经济活动需要仅从替代数据源得出的即时预测。此类来源丰富但理论上无据可依且可能信息量较弱。本研究考察了在数据丰富但统计信息匮乏的背景下,稀疏监督降维是否能提取可靠信号。应用稀疏偏最小二乘法仅使用谷歌搜索类别对2022年入侵期间乌克兰GDP进行即时预测,该方法实现的即时预测误差低于无监督的主成分回归。地理细分放大了收益:首都城市搜索数据在GDP各组成部分上系统性地优于全国总量,这与生存威胁期间经济中心的信息集中化一致。
Keyword:
embedded time series
Google categories
machine learning
nowcasting
partial least squares
sparsity

期刊

S
Scottish Journal of Political Economy
IF:
1.2
论文数:
40
被引数:
764

机构

U
university of amsterdam
学者数:
6.0W
论文数: 5.1W
被引数: 94