Научный архив: статьи

В данной работе мы оцениваем возможность применения нейронных сетей долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM) для задач экономического прогнозирования. Мы сравниваем качество краткосрочных прогнозов валовой добавленной стоимости отраслей промышленности, полученных при использовании LSTM-модели и бенчмарков: модели случайного блуждания, интегрированной модели авторегрессии скользящего среднего и приближенной динамической факторной модели. По сравнению с другими моделями LSTM показывает меньшую среднюю абсолютную ошибку прогноза в 16 из 18 случаев и меньшую среднеквадратическую ошибку - в 13 из 18 случаев.