Estimación adelantada del crecimiento regional mediante redes neuronales LSTM

IF 0.6 Q4 ECONOMICS
Juan De Lucio
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Abstract

El trabajo incorpora las técnicas de Inteligencia Artificial a las herramientas disponibles para el análisis de coyuntura regional. Se compara las estimaciones realizadas con Redes Neuronales (en concreto, mediante la utilización de redes con larga memoria de corto plazo, LSTM por sus siglas en inglés) con los instrumentos más habituales en el análisis de coyunturas (series temporales, indicadores sintéticos y factores dinámicos). Los resultados muestran que los avances en redes neuronales pueden ser incorporados al análisis de coyuntura: son herramientas complementarias, con mayor flexibilidad para captar la diversidad de situaciones en la economía real y con una capacidad de estimación superior (menor error cuadrático medio). El documento propone la utilización de este tipo de técnicas para solucionar una diversidad de problemas en economía regional.
利用LSTM神经网络提前估计区域增长
这项工作将人工智能技术纳入了区域形势分析的可用工具。将使用神经网络(特别是通过使用具有长期短期记忆的网络LSTM)进行的估计与经济形势分析中最常用的工具(时间序列、综合指标和动态因素)进行比较。结果表明,神经网络的进步可以纳入经济形势分析:它们是互补的工具,具有更大的灵活性来捕捉实体经济中情况的多样性,并具有更高的估计能力(较低的平均二次误差)。该文件建议使用这类技术来解决区域经济中的各种问题。
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期刊介绍: La revista Investigaciones Regionales nace con el objeto de abrir un nuevo cauce a la publicación de los resultados de los estudios relativos a los temas regionales, tanto en España como en otros países europeos y latinoamericanos Se ha creado con el apoyo de la Asociación Española de Ciencia Regional, cuya actual Junta Directiva incluyó este proyecto entre los compromisos a cumplir durante su mandato. La Revista tendrá, sin embargo, independencia en todo cuanto se refiere a sus contenidos y a su orientación científica, cuya responsabilidad recaerá plenamente en el Director y el Consejo de Redacción.
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