Forecasting Inflation Based on Hybrid Integration of the Riemann Zeta Function and the FPAS Model (FPAS + $ζ$): Cyclical Flexibility, Socio-Economic Challenges and Shocks, and Comparative Analysis of Models
融合黎曼 Zeta 函数与 FPAS 的通胀预测：周期、冲击与模型比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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融合黎曼 Zeta 函数与 FPAS 的通胀预测：周期、冲击与模型比较
- 研究问题
- 把黎曼 Zeta 函数产生的周期成分加入 FPAS 宏观模型，能否改善格鲁吉亚通胀预测及对周期和突发变化的响应？
- 方法与思路
- 作者用宏观变量构造 Zeta 函数的非线性自变量，以 RMSE 校准调制系数，结合频谱、隐马尔可夫模型及多准则比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告混合模型较比较模型具有更低 RMSE、更强周期响应和冲击预警能力；这些属于作者对所用样本的结果陈述。
- 阅读关注点
- 应核对周期构造的经济依据、训练与测试划分，以及调制系数和多准则权重的选择；检查预警是否经过真实样本外验证。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未说明误差改善幅度、统计显著性或防止预测信息泄漏的安排。
原文摘要
Inflation forecasting is a core socio-economic challenge in modern macroeconomic modeling, especially when cyclical, structural, and shock factors act simultaneously. Traditional systems such as FPAS and ARIMA often struggle with cyclical asymmetry and unexpected fluctuations. This study proposes a hybrid framework (FPAS + $ζ$) that integrates a structural macro model (FPAS) with cyclical components derived from the Riemann zeta function $ζ(1/2 + i t)$. Using Georgia's macro data (2005-2024), a nonlinear argument $t$ is constructed from core variables (e.g., GDP, M3, policy rate), and the hybrid forecast is calibrated by minimizing RMSE via a modulation coefficient $α$. Fourier-based spectral analysis and a Hidden Markov Model (HMM) are employed for cycle/phase identification, and a multi-criteria AHP-TOPSIS scheme compares FPAS, FPAS + $ζ$, and ARIMA. Results show lower RMSE and superior cyclical responsiveness for FPAS + $ζ$, along with early-warning capability for shocks and regime shifts, indicating practical value for policy institutions.