Aprendizaje automático y previsión de la inflación

Question

¿Es el aprendizaje automático una buena herramienta para pronosticar la inflación a corto plazo (los próximos 2 o 3 años de forma mensual o trimestral)?

Quiero ser capaz de pronosticar la inflación de Canadá para los próximos dos años y estoy tratando de explorar algunos enfoques más creativos para la previsión.

Conozco los modelos de previsión de series temporales más tradicionales como ARIMA y VAR, y he hecho un modelo básico de previsión ARIMA y VAR en R, y pienso hacer también un VARX. Sin embargo, me preguntaba si el uso de redes neuronales es una buena idea para probar. Parece ser un enfoque más nuevo para la previsión de series temporales y no estoy seguro de cómo encaja en un sentido económico.

¿Sería una buena idea y tendría sentido económico modelar la inflación del IPC y hacer previsiones para los próximos dos años de forma mensual (o trimestral) utilizando el aprendizaje automático de las redes neuronales? Si no es así, ¿hay otras formas no convencionales de prever la inflación?

Answer 1

No soy ni mucho menos un experto, pero diría que no es el modelo, sino los datos, lo que puede ayudar a ganar precisión en las previsiones en este caso. Las aplicaciones modernas de aprendizaje automático en la previsión macroeconómica explotan nuevas fuentes de datos y ahí radica su relativo éxito. Si simplemente tomas tus 3 o 4 indicadores macroeconómicos favoritos (PIB, desempleo, inflación, ...), construyes un modelo VAR y haces una previsión a partir de él, probablemente te acerques a la mejor previsión que puedes obtener a partir de esos datos. Dudo que una elegante red neuronal entrenada con el mismo conjunto de datos supere a tu VAR. Pero si tienes algunos datos adicionales de alta frecuencia (quizás búsquedas en Google de palabras clave relevantes), entonces una red neuronal de lujo podría ayudar un poco más.