EU加盟国の負債の中期予測のための機械学習アルゴリズム

本論文で扱う主要な研究問題は、EU加盟国の公共債務の中期予測の可能性に関連しています。分析は、EU加盟国の公共債務水準に影響を与える広範囲な指標（マクロ経済、財政、金融、グローバル、収束）に焦点をあてています。ランダムフォレスト回帰を用いた機械学習予測モデルが実データで検証されました。このアルゴリズムは、33の指標を用いた一次反復と、影響力および予測的重要性の観点から最も重要な8つの指標を用いた二次反復の2回実施されました。研究は、最も負債の多いEU加盟国のグループにおいて、スペインがフランスに置き換わるという中期的な変化（2023–2024）を特定しています。フランスはよりシステム的な経済であるため、グループのEU GDPシェアを増加させます。結果は、財政の不均衡に対して逆効果をもたらす金利上昇の論理的シナリオを示しており、最も負債の多いEU加盟国の公共部門において深刻な改革が必要となるでしょう。