というドイツ連銀論文をMostly Economicsが紹介している。原題は「Predicting Monetary Policy Using Artificial Neural Networks」で、著者は同銀のNatascha Hinterlang。
以下はその要旨。
This paper analyses the forecasting performance of monetary policy reaction functions using U.S. Federal Reserve’s Greenbook real-time data. The results indicate that artificial neural networks are able to predict the nominal interest rate better than linear and nonlinear Taylor rule models as well as univariate processes. While in-sample measures usually imply a forward-looking behaviour of the central bank, using nowcasts of the explanatory variables seems to be better suited for forecasting purposes. Overall, evidence suggests that U.S. monetary policy behaviour between 1987-2012 is nonlinear.
（拙訳）
本稿は、FRBのグリーンブックのリアルタイムデータを用いて、金融政策反応関数の予測パフォーマンスを分析した。その結果が示すところでは、線形および非線形のテイラールールモデルや単変量過程よりも人工ニューラルネットワークの方が名目金利を良く予測できた。イン・サンプルの指標では、通常、中銀のフォワードルッキングな行動が示されるが、説明変数のナウキャストを使う方が予測という目的にはより適しているように思われる。全般に、結果が示すところでは、1987-2012年の米金融政策の行動は非線形であった。
