决策树在时间序列方面的应用 ——以美联储调息为例

摘要

本文通过研究1992年2月至2018年3月联邦基金目标利率和相关经济指标的历史数据，以目标利率为因变量生成了初步的决策树，在此基础上通过数据差分处理、调整损失矩阵、复杂度方法剪枝，确定了最终的决策树模型。模型在经济增长水平、就业率、通货膨胀度三个维度，为美联储调息的决策指标输出了量化临界点，有助于根据经济指标对美联储调息动作做出预测。