Machine learning and economic forecasting: the role of international trade networks
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摘要
本报告基于2010-2022年近200国的商品细分国际贸易网络，运用机器学习模型深入分析网络拓扑特征对GDP增长预测的提升作用。结果显示，美国、中国、德国在主要贸易网络中地位稳固，去全球化趋势影响网络结构发生显著变革。非线性模型（如随机森林、XGBoost）显著优于线性模型，通过SHAP值解释展示网络指标（如矿产贸易网络密度）与经济增长的复杂关系，强调了经济惯性、人口增长和初级产业的重要性，为精准经济预测提供新视角与政策启示 [page::0][page::4][page::11][page::28][page::31][page::36]。
