US recession prediction using statistical and natural language processing methods
Notice bibliographique
Résumé
This study mainly predicts the recession in the United States. We build our model based on the data of more than ten recessions experienced by the United States since the mid-20th century. Our research can be divided into two parts, one part is a machine learning model constructed using econometrics theory, and the other part is a text analysis model based on natural language processing (NLP) techniques. We collected quarterly data from January 1, 1950, to September 1, 2020, to examine each historical recessionary period. We select key macroeconomic variables such as real GDP growth rate, unemployment rate, and interest rates as variables to build the machine learning model. Depending on the data type and model accuracy, we adopted three models, Support Vector Classification (SVC), Naive Bayes, and Logistic Regression, where the SVC model has the highest accuracy, above 80%. Regarding NLP models, we choose the reports based on Bank of International Settlements central bank speeches (BIS) to complete the relevant analysis. We evaluate bag-of-words and convolutional neural networks in conjunction with Epoch loss to determine how well the model's predictions match the actual data. Although we have debugged the NLP model many times, its accuracy still needs to be higher than that of the econometric model. How to effectively improve the prediction accuracy of the NLP model will be the main problem we hope to solve in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».