経済指標と市場動向を基にしたインフレ予測モデルの構築と検証

序論 インフレーションは、経済全体に多大な影響を与える重要な指標である。特に、物価の変動は消費者や企業の行動に直接的な影響を及ぼし、経済政策の決定にも影響を与えるため、適切なインフレ予測は不可欠である。近年、データサイエンスや機械学習の発展により、従来の経済モデルに加えて、新しい手法を用いたインフレ予測が注目を浴びている。本レポートでは、経済指標や市場動向を基にしたインフレ予測モデルの構築とその検証を行い、その成果と課題について考察する。

本論 インフレ予測モデルを構築するためには、まず関連する経済指標を特定することが重要である。一般的に、消費者物価指数（CPI）、生産者物価指数（PPI）、失業率、金利、為替レートなどがインフレに影響を与える主要な指標とされている。これらの指標を用いて、時系列データを収集し、モデルの基礎データとする。 次に、これらのデータを分析するための手法を選定する。伝統的な回帰分析に加えて、機械学習アルゴリズム（例：ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなど）を利用することで、非線形な関係や複雑な相互作用を捉えることが可能となる。モデルの精度を向上させるために、ハイパーパラメータの調整や特徴量の選択も重要である。さらに、モデルの検証には、過去のデータを用いたトレーニングとテストのプロセスを経て、予測精度を評価する必要がある。 実際の検証結果として、選定した経済指標に基づくモデルは、インフレ率の動向を一定程度予測する能力があることが確認された。しかし、予測精度には限界があり、特に予測期間が長くなるにつれて誤差が増加する傾向が見られた。これは、突発的な経済ショックや政策変更など、予測モデルに組み込まれていない変数の影響が大きいためである。

結論 経済指標と市場動向を基にしたインフレ予測モデルの構築は、