Navigating Inflation in Ghana: How Can Machine Learning Enhance Economic Stability and Growth Strategies
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Baidoo, Theophilus G., Obeng, Ashley |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Maximally Forward-Looking Core Inflation
von: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Poverty Targeting with Spatial Machine Learning: An application to Indonesia
von: Martinez, Rolando Gonzales, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Martinez, Rolando Gonzales, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can Moran Eigenvectors Improve Machine Learning of Spatial Data? Insights from Synthetic Data Validation
von: Li, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Macroeconomic Forecasting and Machine Learning
von: Chi, Ta-Chung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chi, Ta-Chung, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dual Interpretation of Machine Learning Forecasts
von: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Model Averaging and Double Machine Learning
von: Ahrens, Achim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ahrens, Achim, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Causal Machine Learning for Moderation Effects
von: Bearth, Nora, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bearth, Nora, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Uncertainty of Machine Learning Predictions in Asset Pricing
von: Liao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Inference for Regression with Variables Generated by AI or Machine Learning
von: Battaglia, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Battaglia, Laura, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unemployment Dynamics Forecasting with Machine Learning Regression Models
von: Kim, Kyungsu
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Kyungsu
Veröffentlicht: (2025)
Cross-Fitting-Free Debiased Machine Learning with Multiway Dependence
von: Chen, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects
von: Clarke, Paul S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Clarke, Paul S., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Double Machine Learning for Causal Inference under Shared-State Interference
von: Hays, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hays, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hyperparameter Tuning for Causal Inference with Double Machine Learning: A Simulation Study
von: Bach, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bach, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Difference-in-Differences with Time-varying Continuous Treatments using Double/Debiased Machine Learning
von: Haddad, Michel F. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Haddad, Michel F. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Granular Framework for Construction Material Price Forecasting: Econometric and Machine-Learning Approaches
von: Lyu, Boge, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lyu, Boge, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Introduction to Double/Debiased Machine Learning
von: Ahrens, Achim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahrens, Achim, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine-Learning-Assisted Comparison of Regression Functions
von: Yan, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yan, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Auditable AI Agent Loop for Empirical Economics: A Case Study in Forecast Combination
von: Shin, Minchul
Veröffentlicht: (2026)
von: Shin, Minchul
Veröffentlicht: (2026)
Improving the Finite Sample Estimation of Average Treatment Effects using Double/Debiased Machine Learning with Propensity Score Calibration
von: Ballinari, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ballinari, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HMM-LSTM Fusion Model for Economic Forecasting
von: Sivakumar, Guhan
Veröffentlicht: (2025)
von: Sivakumar, Guhan
Veröffentlicht: (2025)
Estimating Causal Effects with Double Machine Learning -- A Method Evaluation
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Double Machine Learning meets Panel Data -- Promises, Pitfalls, and Potential Solutions
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fuhr, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Job I Like or a Job I Can Get: Designing Job Recommender Systems Using Field Experiments
von: Bied, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bied, Guillaume, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Double Machine Learning for Static Panel Data with Instrumental Variables: New Method and Applications
von: Baiardi, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Baiardi, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
How Do Consumers Really Choose: Exposing Hidden Preferences with the Mixture of Experts Model
von: Vallarino, Diego
Veröffentlicht: (2025)
von: Vallarino, Diego
Veröffentlicht: (2025)
xtdml: Double Machine Learning Estimation to Static Panel Data Models with Fixed Effects in R
von: Polselli, Annalivia
Veröffentlicht: (2025)
von: Polselli, Annalivia
Veröffentlicht: (2025)
Can We Validate Counterfactual Estimations in the Presence of General Network Interference?
von: Shirani, Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shirani, Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Double/Debiased Machine Learning for Treatment and Causal Parameters
von: Chernozhukov, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2016)
von: Chernozhukov, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2016)
Machine Learning Who to Nudge: Causal vs Predictive Targeting in a Field Experiment on Student Financial Aid Renewal
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Athey, Susan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Bellman Calibration for $V$-Learning in Offline Reinforcement Learning
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: van der Laan, Lars, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Common Functional Decompositions Can Mis-attribute Differences in Outcomes Between Populations
von: Quintero, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Quintero, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross-Temporal Forecast Reconciliation at Digital Platforms with Machine Learning
von: Rombouts, Jeroen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rombouts, Jeroen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Policy Learning with Abstention
von: Sawarni, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sawarni, Ayush, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Policy Learning with Competing Agents
von: Sahoo, Roshni, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sahoo, Roshni, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Post Reinforcement Learning Inference
von: Syrgkanis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Syrgkanis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Management Decisions in Manufacturing using Causal Machine Learning -- To Rework, or not to Rework?
von: Schwarz, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schwarz, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Double Machine Learning at Scale to Predict Causal Impact of Customer Actions
von: More, Sushant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: More, Sushant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DoubleML -- An Object-Oriented Implementation of Double Machine Learning in R
von: Bach, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Bach, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Causal Multi-Task Demand Learning
von: Gupta, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gupta, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Maximally Forward-Looking Core Inflation
von: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Enhancing Poverty Targeting with Spatial Machine Learning: An application to Indonesia
von: Martinez, Rolando Gonzales, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Can Moran Eigenvectors Improve Machine Learning of Spatial Data? Insights from Synthetic Data Validation
von: Li, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Macroeconomic Forecasting and Machine Learning
von: Chi, Ta-Chung, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Dual Interpretation of Machine Learning Forecasts
von: Coulombe, Philippe Goulet, et al.
Veröffentlicht: (2024)