Napovedovanje inflacije z nevronskimi mrežami z dolgim kratkoročnim spominomKavčič, Tilen (Avtor) Hovelja, Tomaž (Mentor) umetna inteligencanevronske mrežeinflacijanapovedni modeliLSTMZaradi velike zaskrbljenosti glede inflacije v razvitih gospodarstvih so natančne napovedi stopenj inflacije bistvenega pomena za dobro informirane odločitve o fiskalni in monetarni politiki. To magistrsko delo analizira uporabo različnih modelov za boljše napovedovanje kratko, srednje in dolgoročnih sprememb inflacije. Opredeljene so tradicionalne metode, kot je model SARIMAX, ter sodobni modeli, ki temeljijo na umetni inteligenci in ekonometriji. Predlagan je model, ki temelji na nevronskih mrežah z dolgim kratkoročnim spominom. Določen je tudi osnovni model AR(1). Vzpostavljen je zanesljiv okvir za ocenjevanje definiranih modelov. Ta vključuje testiranje modelov z uporabo navzkrižnega preverjanja časovnih vrst na podatkih treh različnih gospodarstev. Analiza v vseh modelih prikaže pomanjkanja. Najbolje se osnovnemu modelu približa SARIMAX, medtem ko LSTM izraža potencial pri napovedovanju z večjo količino podatkov. Univerzalno napovedovanje inflacije ostaja nerešeno vprašanje, dokler raziskovalcem ne bodo na voljo obsežni makroekonomski in mikroekonomski podatki z modeli, učinkovitimi v tem okolju.20242024-01-10 08:10:01Magistrsko delo/naloga153482sl