Static, Dynamic, and Hybrid Neural Networks in Forecasting Inflation_10000327793

资 源 简 介

Static, Dynamic, and Hybrid Neural Networks in Forecasting Inflation_10000327793

详 情 说 明

本文探讨了三种不同类型的神经网络在通货膨胀预测中的应用：静态、动态和混合模型。

静态神经网络模型通常采用固定输入输出结构，适用于处理稳定的时间序列数据。这类模型将历史通货膨胀数据作为输入，通过训练好的权重直接输出预测值。但由于其缺乏时序处理能力，难以捕捉通胀变化中的动态特征。

动态神经网络则引入了时间维度，能够更好地处理序列数据的时序依赖性。典型代表如循环神经网络（RNN）及其变体LSTM，通过记忆单元保存历史状态，适合建模通胀的周期性波动。动态模型的优势在于可以自动学习时间序列中的长期依赖关系。

混合神经网络结合了前两者的优点，通常采用静态网络提取特征，再通过动态网络处理时序模式。例如卷积神经网络（CNN）与LSTM的结合，能同时捕捉空间特征和时间演变规律。这种架构在通胀预测中表现突出，因为它既能分析多维度经济指标，又能跟踪其随时间的变化趋势。

实际应用中需根据数据特性和预测需求选择模型类型：静态模型适合短期稳定环境，动态模型擅长处理波动序列，而混合模型在复杂多变的宏观经济预测中更具优势。