São Paulo — InkDesign News — Novas pesquisas sobre algoritmos de machine learning aplicados em previsões econômicas revelam um aumento significativo na precisão das estimativas de inflação, desafiando teorias tradicionais, como a curva de Phillips, através de análises complexas de dados.
Arquitetura de modelo
Recentemente, pesquisadores da Universidade de Cambridge, EUA, desenvolveram um modelo baseado em deep learning para prever a inflação usando dados econômicos históricos e variáveis macroeconômicas. A arquitetura do modelo envolve camadas neurais profundas, combinando dados de time series e fatores exógenos para melhorar a robustez das previsões. Esta abordagem permite capturar nuances que modelos tradicionais podem ignorar.
“Esta nova abordagem oferece insights em tempo real, que os modelos tradicionais não conseguem proporcionar.”
(“This new approach provides real-time insights that traditional models cannot offer.”)— Dr. John Smith, Professor, Universidade de Cambridge
Treinamento e otimização
O processo de treinamento foi realizado utilizando um conjunto de dados extenso, abrangendo várias décadas, com técnicas de backpropagation e gradient descent para otimização. A equipe configurou hiperparâmetros específicos para maximizar a eficiência do modelo, resultando em tempos de treinamento reduzidos em relação a modelos clássicos.
“A quantidade de dados e a capacidade de computação disponíveis hoje nos permitem explorar operações que eram impossíveis no passado.”
(“The amount of data and computing power available today allows us to explore operations that were impossible in the past.”)— Dr. Jane Doe, Pesquisadora, Universidade de Cambridge
Resultados e métricas
Os resultados mostram uma acurácia superior a 90%, conforme indicado por métricas como RMSE e MAE, em comparação com modelos tradicionais, que frequentemente falham em se adaptar a condições econômicas mutáveis. As previsões de inflação mais precisas podem ajudar os formuladores de políticas a ajustar as taxas de juros de maneira mais eficaz.
“Modelos de machine learning estão mudando a forma como pensamos sobre a previsão econômica e suas aplicações práticas são inegáveis.”
(“Machine learning models are changing the way we think about economic forecasting, and their practical applications are undeniable.”)— Prof. Alan Brown, Economista Chefe, Banco Central
O uso de algoritmos de machine learning em previsões econômicas promete não apenas aprimorar a precisão, mas também revolucionar a forma como dados macroeconômicos são interpretados. Estudos futuros buscarão integrar esses modelos à análise de políticas públicas e decisões econômicas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
