通货膨胀预测数据集

基于机器学习的通货膨胀预测的月度美国宏观经济数据

关于数据集

该数据集提供了 2000 年 1 月至 2024 年 12 月美国月度宏观经济指标的综合集合。

它是专为基于机器学习的通货膨胀预测而设计的，包括历史上与通货膨胀趋势相关的关键经济因素：

• 消费者物价指数（CPI）和通货膨胀率
• 失业率
• 联邦基金利率
• M2货币供应量
• 原油价格（WTI）
• 生产者价格指数（PPI）

主要目标：
建立预测模型来预测同比通货膨胀率

可能的用例：

• 使用 XGBoost、随机森林或 LSTM 等机器学习模型预测通货膨胀。
• 研究宏观经济因素与通胀压力的关系。
• 将古典计量经济学方法与现代基于人工智能的预测技术进行比较。

结构：
每个 CSV 包含一个日期列和相应的指标值，从而可以轻松合并和对齐数据以进行分析。