Прогнозирование макроэкономических показателей на основе рекуррентной нейронной сети

Статья посвящена исследованию применения рекуррентных нейронных сетей (RNN)для прогнозирования макроэкономических показателей, таких как ВВП, инфляция и безработица. Рассматриваются основные принципы работы RNN, их преимущества перед традиционными методами анализа временных рядов, а также практические аспекты разработки и внедрения RNN-моделей. Особое внимание уделяется оценке точности прогнозов и выявлению факторов, влияющих на эффективность модели. На основе анализа предлагаются рекомендации по использованию RNN для решения задач макроэкономического прогнозирования.