清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Enhanced Forecasting with LSTVAR-ANN Hybrid Model: Application in Monetary Policy and Inflation Forecasting

商业周期 货币政策 消费者信心指数 膨胀(宇宙学) 经济 经济衰退 代理(统计) 互联网 计量经济学 宏观经济学 计算机科学 机器学习 物理 理论物理学 万维网
作者
Michał Chojnowski
出处
期刊:Palgrave advances in the economics of innovation and technology 卷期号:: 341-372
标识
DOI:10.1007/978-3-031-35879-1_13
摘要

This chapter presents a novel method in monetary policy analysis and inflation forecasting. The author presents a hybrid model, which imposes different economy dynamics in different periods of the Business Cycle—LSTVAR-ANN. LSTVAR-ANN provides a plethora of insights such as impact of monetary policy in expansion or recession periods, components of the Business Cycle or inflation forecasts. The research was conducted on US data. In LSTVAR-ANN model regimes are defined by a smooth, continuous transition function. The output of the transition function can be interpreted as a metric of the Business Cycle momentum. In this research, the author used Index of Customer ConfidenceCustomer Confidence of University of Michigan as a proxy. ANN part of the model helps to “observe“ consumer confidence via Internet search data (here: Google Trends). This chapter answers three questions stated by the author: is it possible to observe consumer confidence (thus the Business Cycle) using Internet searches? Does monetary policy affect prices differently in different business cycle periods? Does differentiation of regimes enhance inflation forecasts?
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
sttarrr完成签到,获得积分10
35秒前
风不尽,树不静完成签到 ,获得积分10
45秒前
重重重飞完成签到 ,获得积分10
50秒前
鹿友绿完成签到,获得积分20
1分钟前
悠悠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
gobi完成签到 ,获得积分10
1分钟前
桐桐应助鲨猫收藏家采纳,获得10
1分钟前
cadcae完成签到,获得积分10
1分钟前
tutu完成签到,获得积分10
2分钟前
taipingyang完成签到,获得积分10
2分钟前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
激流勇进wb完成签到 ,获得积分10
3分钟前
龙猫爱看书完成签到,获得积分10
4分钟前
小王完成签到 ,获得积分10
4分钟前
俊逸吐司完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
YY发布了新的文献求助10
5分钟前
Emperor完成签到 ,获得积分0
5分钟前
MuMu完成签到 ,获得积分10
5分钟前
7分钟前
805发布了新的文献求助10
7分钟前
SciGPT应助805采纳,获得10
7分钟前
7分钟前
Li发布了新的文献求助10
7分钟前
aniu完成签到,获得积分10
7分钟前
大个应助Hao采纳,获得10
7分钟前
8分钟前
Hao发布了新的文献求助10
8分钟前
8分钟前
9分钟前
Li发布了新的文献求助10
9分钟前
bing完成签到 ,获得积分10
9分钟前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
9分钟前
Sendoh完成签到,获得积分10
9分钟前
刘刘完成签到 ,获得积分10
9分钟前
科研痛发布了新的文献求助10
10分钟前
科研痛完成签到,获得积分10
10分钟前
青衫完成签到 ,获得积分10
10分钟前
大头完成签到 ,获得积分10
11分钟前
高分求助中
Impact of Mitophagy-Related Genes on the Diagnosis and Development of Esophageal Squamous Cell Carcinoma via Single-Cell RNA-seq Analysis and Machine Learning Algorithms 2000
Evolution 1100
How to Create Beauty: De Lairesse on the Theory and Practice of Making Art 1000
Gerard de Lairesse : an artist between stage and studio 670
CLSI EP47 Evaluation of Reagent Carryover Effects on Test Results, 1st Edition 550
Sport, Music, Identities 500
T/CAB 0344-2024 重组人源化胶原蛋白内毒素去除方法 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2984833
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2645858
关于积分的说明 7143574
捐赠科研通 2279283
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1209182
版权声明 592286
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 590627