Navigating Inflation in Ghana: How Can Machine Learning Enhance Economic Stability and Growth Strategies
加纳通胀预测：机器学习对经济稳定与增长策略的潜在作用AI 解读 ↓
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加纳通胀预测：机器学习对经济稳定与增长策略的潜在作用
- 研究问题
- 如何利用机器学习和时间序列预测理解加纳通胀走势，并为经济稳定与增长相关决策提供预测信息和数据分析支持？
- 方法与思路
- 摘要拟使用覆盖 2010—2022 年的数据，运用适合时间序列预测的机器学习模型预测未来通胀，但未明确模型及实施细节。
- 材料陈述的贡献
- 摘要主要陈述以机器学习辅助通胀预测和经济治理的研究目标，未报告预测误差、基准比较或已经实现的政策效果。
- 阅读关注点
- 应核对数据来源与频率、变量和模型选择、样本外预测设计、信息泄漏控制，以及预测改善能否支撑所述政策用途。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要偏重研究意图，无法据此判断预测准确性或经济稳定与增长效果。
原文摘要
Inflation remains a persistent challenge for many African countries. This research investigates the critical role of machine learning (ML) in understanding and managing inflation in Ghana, emphasizing its significance for the country's economic stability and growth. Utilizing a comprehensive dataset spanning from 2010 to 2022, the study aims to employ advanced ML models, particularly those adept in time series forecasting, to predict future inflation trends. The methodology is designed to provide accurate and reliable inflation forecasts, offering valuable insights for policymakers and advocating for a shift towards data-driven approaches in economic decision-making. This study aims to significantly advance the academic field of economic analysis by applying machine learning (ML) and offering practical guidance for integrating advanced technological tools into economic governance, ultimately demonstrating ML's potential to enhance Ghana's economic resilience and support sustainable development through effective inflation management.