Deep-π*: una estimación de la inflación tendencial con redes neuronales
Resumen de The Neural Herald generado con IA
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Working paper que propone Deep-pi*, una estimación de la inflación tendencial con redes neuronales que atribuye sus movimientos a indicadores macroeconómicos.
Claves
- Con datos de EE. UU., el empleo fue el principal contribuidor al alza de la tendencia tras la pandemia; la tendencia prospectiva subió antes y alcanzó su máximo 8 a 12 meses antes
- Ambas tendencias ignoran la mayor parte de los movimientos de energía y materias primas
- Mejor capacidad predictiva que el modelo estándar UC-SV durante el repunte inflacionista
A quién afecta
Investigación en inflación
Versión divulgativa
Un estudio del BCE, el banco central del euro, usa redes neuronales, un tipo de inteligencia artificial, para estimar la inflación de fondo, la tendencia de los precios sin los vaivenes puntuales. Con datos de EE. UU., ve que tras la pandemia el empleo fue lo que más la empujó, y el modelo anticipó el repunte de precios mejor que el método habitual. Medirla bien ayuda a acertar con los tipos de interés.
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