1 论文标题：机器学习型货币政策模式与传统规则型模式比较

2 作者信息：张 旭, 胡守发：南京信息工程大学管理工程学院，江苏 南京

3 出处和链接：张旭, 胡守发. 机器学习型货币政策模式与传统规则型模式比较[J]. 世界经济探索, 2024, 13(2): 222-233. https://doi.org/10.12677/wer.2024.132026

4 摘要：随着机器学习算法的广泛应用，机器学习型货币政策模式相较于传统规则型模式是否更具优势是一个重要的研究课题。本文对比了泰勒规则模式与机器学习模式，首先预测出利率的泰勒规则值和机器学习值；其次使用多种指标评价利率预测的精确度；最后构建多元回归模型，来评价货币政策模式。结果表明，相对于泰勒规则模型，机器学习算法所预测的利率在多种不同的评价指标下都拥有更小的误差，能够更加精准地预测利率，并且机器学习算法预测的利率所对应的关键经济变量即GDP和CPI与实际值的差异也更小，能够更好地应用到实际中，因此机器学习型货币政策模式更有优势。