GDP nowcasting with artificial neural networks: How much does long-term memory matter?

要約

タイトル: 人工ニューラルネットワークを用いたGDPの現在予測：長期記憶がどれだけ重要か？
要約:
– FRED-MDデータベースを使用して、米国経済の四半期ごとのGDPの成長を予測するために異なる統計モデルを適用することが調べられました。
– 統計モデルとして、動的ファクターモデル（DFM）と4つの人工ニューラルネットワーク（ANN）：マルチレイヤーパーセプトロン（MLP）、1次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）、長期短期記憶ネットワーク（LSTM）、およびゲート付き再帰ユニット（GRU）を比較しました。
– 実証分析は2つの異なる評価期間の結果を示しています。第1の期間（2010：Q1-2019：Q4）はバランスの取れた経済成長を特徴としていますが、第2の期間（2010：Q1-2022：Q3）にはCOVID-19の景気後退期間も含まれます。
– 私たちの結果によれば、長い入力シーケンスほど、バランスの取れた経済成長期間においてより正確な現在予測を行うことができます。しかし、この効果は、比較的低いしきい値の約6四半期（18ヶ月）以上で止まります。
– 経済的な混乱期間（例：COVID-19景気後退期間）においては、長期にわたるトレーニングシーケンスはモデルの予測能力を弱めるため、予測性能を向上させるのに役立ちません。
– 結果として、1D CNNは同じパラメータで、私たちの両方の評価期間において正確な現在予測を生成します。そのため、最初に、この具体的なニューラルネットワークアーキテクチャを経済予測に使用することを提案します。

要約(オリジナル)

In our study, we apply different statistical models to nowcast quarterly GDP growth for the US economy. Using the monthly FRED-MD database, we compare the nowcasting performance of the dynamic factor model (DFM) and four artificial neural networks (ANNs): the multilayer perceptron (MLP), the one-dimensional convolutional neural network (1D CNN), the long short-term memory network (LSTM), and the gated recurrent unit (GRU). The empirical analysis presents the results from two distinctively different evaluation periods. The first (2010:Q1 — 2019:Q4) is characterized by balanced economic growth, while the second (2010:Q1 — 2022:Q3) also includes periods of the COVID-19 recession. According to our results, longer input sequences result in more accurate nowcasts in periods of balanced economic growth. However, this effect ceases above a relatively low threshold value of around six quarters (eighteen months). During periods of economic turbulence (e.g., during the COVID-19 recession), longer training sequences do not help the models’ predictive performance; instead, they seem to weaken their generalization capability. Our results show that 1D CNN, with the same parameters, generates accurate nowcasts in both of our evaluation periods. Consequently, first in the literature, we propose the use of this specific neural network architecture for economic nowcasting.

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