Machine Learning for Economic Forecasting: An Application to China’s GDP Growth
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摘要
本报告研究了机器学习模型在中国季度实际GDP增长率预测中的应用，结合多种机器学习、经济计量及专家预测模型，发现机器学习模型在经济稳定期预测误差明显低于传统经济计量模型，且非线性模型表现尤为突出。针对经济拐点，专家预测因包含更多实时宏观信息优于机器学习模型。报告还运用可解释机器学习方法识别关键驱动变量，深化对模型预测贡献及经济波动机制的理解，为提升宏观经济预测精度提供新路径 [page::0][page::1][page::12][page::13][page::14][page::15][page::17][page::20][page::32]
