Explainable Artificial Intelligence for Economic Time Series: A Comprehensive Review and a Systematic Taxonomy of Methods and Concepts
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摘要
本文系统回顾并构建了面向经济时间序列的XAI方法分类，涵盖传播型（Integrated Gradients、LRP）、扰动型（SHAP、LIME）、函数型（ALE）及其时间序列适配（Vector SHAP、WindowSHAP）和因果化改进（Causal SHAP），并讨论了在nowcasting、政策模拟与结构性突变检测中的实用性与不确定性度量，为将黑箱预测转向“决策级”可解释分析提供方法论指引 [page::0][page::8]
