Forecasting Four Business Cycle Phases Using Machine Learning: A Case Study of US and EuroZone

了解商业周期对于建立经济稳定、指导商业规划和决策投资至关重要。商业周期指经济活动随时间发生的扩张和收缩的周期性模式。经济分析本质上是复杂的，包括了众多因素（如宏观经济指标、政治决策等）。这种复杂性使得在确定当前经济状态和预测未来几个月的轨迹时，很难完全考虑所有变量。本研究的目标是探究机器学习模型在自动分析经济状态方面的能力，以预测美国和欧元区的商业周期（扩张、放缓、衰退和复苏）。我们比较了三种不同的机器学习方法来分类商业周期的阶段，其中，多项式逻辑回归（MLR）取得了最好的结果。具体而言，MLR在欧元区的准确率为65.25%（第一名）和84.74%（第二名），在美国的准确率为75%（第一名）和92.14%（第二名）。这些结果表明机器学习技术准确预测商业周期的潜力，可以帮助在经济和金融领域做出明智的决策。

探究机器学习模型在经济周期预测中的应用能力，并对美国和欧元区的商业周期进行预测。

使用机器学习模型，特别是多项式逻辑回归（MLR）来预测商业周期的不同阶段，达到了较好的预测效果。

使用了三种不同的机器学习方法进行商业周期分类，MLR效果最好；实验结果表明，机器学习技术在经济周期预测方面具有潜在的准确性，可为经济和金融领域的决策提供帮助。

最近在这个领域中，还有一些相关研究，如《基于深度学习的经济周期预测》和《应用机器学习算法预测商业周期的研究》等。