Forecasting Gdp
GDP 예측

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forecasting gdp growth
GDP 성장 예측

By employing large panels of survey data for the UK economy, we aim at reviewing linear approaches for regularisation and dimension reduction combined with techniques from the machine learning literature, like Random Forests, Support Vector Regressions and Neural Networks for forecasting GDP growth at monthly frequency for horizons from one month up to two years ahead.

영국 경제에 대한 대규모 설문 조사 데이터 패널을 사용하여 Random Forests, Support Vector Regressions 및 Neural Networks와 같은 기계 학습 문헌의 기술과 결합하여 정규화 및 차원 축소를 위한 선형 접근 방식을 검토하여 월간 빈도로 GDP 성장을 예측하는 것을 목표로 합니다. 앞으로 1개월에서 최대 2년까지의 지평.

Forecasting UK GDP growth with large survey panels

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GDP 성장 예측

Using empirical analyses with global quarterly data, we investigate whether aggregate-level profitability drivers, which are components of aggregate earnings, are relevant for forecasting GDP growth.

전 세계 분기별 데이터와 함께 실증 분석을 사용하여 총 이익의 구성 요소인 총계 수준의 수익성 동인이 GDP 성장 예측과 관련이 있는지 조사합니다.

Aggregate earnings informativeness and economic shocks: international evidence

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10.2139/ssrn.3855557

By employing large panels of survey data for the UK economy, we aim at reviewing linear approaches for regularisation and dimension reduction combined with techniques from the machine learning literature, like Random Forests, Support Vector Regressions and Neural Networks for forecasting GDP growth at monthly frequency for horizons from one month up to two years ahead.

영국 경제에 대한 대규모 설문 조사 데이터 패널을 사용하여 Random Forests, Support Vector Regressions 및 Neural Networks와 같은 기계 학습 문헌의 기술과 결합하여 정규화 및 차원 축소를 위한 선형 접근 방식을 검토하여 월간 빈도로 GDP 성장을 예측하는 것을 목표로 합니다. 앞으로 1개월에서 최대 2년까지의 지평.

Forecasting UK GDP growth with large survey panels

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10.1080/16081625.2021.1952084

Using empirical analyses with global quarterly data, we investigate whether aggregate-level profitability drivers, which are components of aggregate earnings, are relevant for forecasting GDP growth.

전 세계 분기별 데이터와 함께 실증 분석을 사용하여 총 이익의 구성 요소인 총계 수준의 수익성 동인이 GDP 성장 예측과 관련이 있는지 조사합니다.

Aggregate earnings informativeness and economic shocks: international evidence

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10.26140/ANIE-2021-1001-0089

The relevance of the study is associated with the need to link the phases of long economic cycles and phases of non-strictly periodic business cycles in modeling and forecasting GDP.

연구의 관련성은 GDP 모델링 및 예측에서 긴 경제 주기의 단계와 엄격하지 않은 주기적인 비즈니스 주기의 단계를 연결해야 할 필요성과 관련이 있습니다.

MODELING GDP DYNAMICS TAKING INTO ACCOUNT THE EFFECT OF CYCLES: RESULTS OF A COMPARATIVE ANALYSIS

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10.32983/2222-4459-2021-6-90-99

The use of the built regression model can be used in forecasting GDP values per capita within the framework of the regional economic development policy.

구축된 회귀 모델의 사용은 지역 경제 개발 정책의 틀 내에서 1인당 GDP 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

Correlation of the Main Indicators of Economic Development of Regions

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Forecasting Gdp GDP 예측
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Forecasting Gdp(GDP 예측)란 무엇입니까?

Forecasting Gdp GDP 예측 - By employing large panels of survey data for the UK economy, we aim at reviewing linear approaches for regularisation and dimension reduction combined with techniques from the machine learning literature, like Random Forests, Support Vector Regressions and Neural Networks for forecasting GDP growth at monthly frequency for horizons from one month up to two years ahead. [1] Using empirical analyses with global quarterly data, we investigate whether aggregate-level profitability drivers, which are components of aggregate earnings, are relevant for forecasting GDP growth. [2] The relevance of the study is associated with the need to link the phases of long economic cycles and phases of non-strictly periodic business cycles in modeling and forecasting GDP. [3] The use of the built regression model can be used in forecasting GDP values per capita within the framework of the regional economic development policy. [4]
영국 경제에 대한 대규모 설문 조사 데이터 패널을 사용하여 Random Forests, Support Vector Regressions 및 Neural Networks와 같은 기계 학습 문헌의 기술과 결합하여 정규화 및 차원 축소를 위한 선형 접근 방식을 검토하여 월간 빈도로 GDP 성장을 예측하는 것을 목표로 합니다. 앞으로 1개월에서 최대 2년까지의 지평. [1] 전 세계 분기별 데이터와 함께 실증 분석을 사용하여 총 이익의 구성 요소인 총계 수준의 수익성 동인이 GDP 성장 예측과 관련이 있는지 조사합니다. [2] 연구의 관련성은 GDP 모델링 및 예측에서 긴 경제 주기의 단계와 엄격하지 않은 주기적인 비즈니스 주기의 단계를 연결해야 할 필요성과 관련이 있습니다. [3] 구축된 회귀 모델의 사용은 지역 경제 개발 정책의 틀 내에서 1인당 GDP 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. [4]

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By employing large panels of survey data for the UK economy, we aim at reviewing linear approaches for regularisation and dimension reduction combined with techniques from the machine learning literature, like Random Forests, Support Vector Regressions and Neural Networks for forecasting GDP growth at monthly frequency for horizons from one month up to two years ahead. [1] Using empirical analyses with global quarterly data, we investigate whether aggregate-level profitability drivers, which are components of aggregate earnings, are relevant for forecasting GDP growth. [2]
영국 경제에 대한 대규모 설문 조사 데이터 패널을 사용하여 Random Forests, Support Vector Regressions 및 Neural Networks와 같은 기계 학습 문헌의 기술과 결합하여 정규화 및 차원 축소를 위한 선형 접근 방식을 검토하여 월간 빈도로 GDP 성장을 예측하는 것을 목표로 합니다. 앞으로 1개월에서 최대 2년까지의 지평. [1] 전 세계 분기별 데이터와 함께 실증 분석을 사용하여 총 이익의 구성 요소인 총계 수준의 수익성 동인이 GDP 성장 예측과 관련이 있는지 조사합니다. [2]