リセションリーディングIndicatorとしての降伏曲線  勾配ブースティングとランダムフォレストへの応用【JST・京大機械翻訳】

Delgado Pedro Cadahia; Congregado Emilio; Golpe Antonio A.; Vides Jose Carlos

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212440537377 整理番号：22P0303298

リセションリーディングIndicatorとしての降伏曲線勾配ブースティングとランダムフォレストへの応用【JST・京大機械翻訳】

The Yield Curve as a Recession Leading Indicator. An Application for Gradient Boosting and Random Forest

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発行年： 2022年03月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

最も代表的な決定木アンサンブル法を用いて,米国の経済的後退検出の規則を生成するバランスで,米国の経済的後退を予測するため,Treasurry用語の変数の重要性を調べた。戦略を提案し,Treasury用語スプレッドデータによる分類器を訓練し,その結果を解釈可能性のための最良モデルを選択するために比較した。また,特徴重要性を解析することにより,US後退予測を理解するために,SHapley加法(SHAP)フレームワークの使用を論じた。既存の文献と整合して,米国の経済的後退予測と経済的後退検出の関連ルールを検出する方法論を,最も関連するTreasury項の広がりを見出した。この場合,最も関連する用語の広がりは3か月から6か月であり,それは経済当局によってモニターされることを提案した。最後に,この手法は,この提案のためにこれらの実体によって使用できる経済的後退を予測する上で,高い揚力を有する規則を検出した。この後者の結果は,機械学習法が多くの代替アルゴリズムを比較する解釈に有用であることを示す文献の成長する体と対照的であり,我々の結果に対する解釈を議論し,本研究と並んだ更なる研究ラインを提案した。【JST・京大機械翻訳】

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科学技術政策・制度・組織 , 人工知能 , 産業経済 , 表面処理一般

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リセションリーディングIndicatorとしての降伏曲線 勾配ブースティングとランダムフォレストへの応用【JST・京大機械翻訳】

リセションリーディングIndicatorとしての降伏曲線勾配ブースティングとランダムフォレストへの応用【JST・京大機械翻訳】