面向替代性大数据宏观经济分析的知识图谱
综合经济学
2020-10-13 v1 人工智能
经济学
摘要
当前的宏观经济学知识体系建立在一小部分变量之间相互作用的基础之上，因为传统宏观经济模型大多只能处理少数几个输入。近期利用大数据的研究表明，有远多于传统模型数量的变量在驱动整体经济动态中处于活跃状态。在本文中，我们引入了一个知识图谱（KG），它不仅包含传统经济变量之间的关联，还包含新的替代性大数据变量。我们通过将先进的自然语言处理（NLP）工具应用于学术文献和研究报告的海量文本数据，提取这些新变量及其关联。作为潜在应用的一个示例，我们将其用作先验知识，为宏观经济中的经济预测模型选择变量。与统计变量选择方法相比，基于 KG 的方法实现了显著更高的预测精度，尤其是在长期预测方面。
引用
@article{arxiv.2010.05172,
title = {The Knowledge Graph for Macroeconomic Analysis with Alternative Big Data},
author = {Yucheng Yang and Yue Pang and Guanhua Huang and Weinan E},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05172},
year = {2020}
}