कोविड-19 के प्रभाव के बाद एआई-चालित महंगाई पूर्वानुमान

सारांश यह पत्र महंगाई की भविष्यवाणी के लिए एक हाइब्रिड दृष्टिकोण विकसित करता है जो बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) को पारंपरिक अर्थशास्त्रीय विधियों के साथ संयोजित करता है। हम अमेरिका, यूरोज़ोन, और पोलैंड में अर्थशास्त्रियों और वित्तीय टिप्पणीकारों के बीच ट्विटर चर्चाओं का वर्गीकरण करने के लिए GPT-4o लागू करके महंगाई की अपेक्षाओं का एक नवोन्मेषी संकेतक बनाते हैं। ARIMAX ढांचे में स्थापित, यह संकेतक प्रणालीगत भविष्यवाणी सामग्री प्रदान करता है और महंगाई की गतिशीलता को लगातार 1 वर्ष आगे तक पूर्वानुमान करता है। सैंपल से बाहर के परीक्षणों से पता चलता है कि एआई-संवर्धित पूर्वानुमान पेशेवर सहमति पूर्वानुमानों और बेंचमार्क ARIMA मॉडलों की तुलना में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सटीकता में वृद्धि प्राप्त करते हैं, विशेष रूप से मध्य और दीर्घ कालावधि पर। मजबूती की जांचें - जिसमें वैकल्पिक चिकनाई और विलंब संरचनाएँ, मॉडल वेरिएंट, संकेत प्रारूपण, और मेटाडेटा वेटिंग शामिल हैं - विभिन्न क्षेत्रों और विनिर्देशों में परिणामों की स्थिरता की पुष्टि करती हैं। उच्च-आवृत्ति, भावना-आधारित संकेतों को अर्थशास्त्रीय भविष्यवाणी में एकीकृत करके, अध्ययन यह दर्शाता है कि जनरेटिव एआई पारंपरिक उपकरणों की पूरकता कैसे कर सकता है, केंद्रीय बैंकों, नीति निर्माताओं और वित्तीय बाजार प्रतिभागियों को अनिश्चितता और संरचनात्मक परिवर्तन के समय में एक पूर्व-चेतावनी तंत्र प्रदान करता है। जबकि यह दृष्टिकोण ट्विटर डेटा पर निर्भरता और LLMs की व्याख्या सीमाओं द्वारा सीमित है, यह वास्तविक समय के मैक्रोइकोनॉमिक विश्लेषण के लिए हाइब्रिड एआई-आर्थशास्त्रीय ढांचों की परिवर्तनकारी संभावनाओं को उजागर करता है।