©路透社。 文件照片：2023 年 3 月 16 日德国法兰克福欧洲央行总部的景色。路透社/Heiko Becker/文件照片
法兰克福（路透社） – 欧洲央行首席经济学家菲利普·莱恩周四表示，该行的人工智能模型显示，欧元区通胀可能会以欧洲央行本身预期的速度下降，但存在很大的不确定性。
这是欧洲央行首次对其新创建的机器学习模型生成的预测发表评论，该模型使用约 60 个变量来捕捉传统算法无法发现的变化。
莱恩演讲中附带的一张幻灯片显示，欧洲央行的人工智能预测显示，到 6 月份，通胀率将远低于该行官方宏观经济预测的预期，并且更接近 2% 的目标，尽管可能的结果范围非常广泛。
“分布的中心低于 12 月的预测，”莱恩在罗马的一次活动中解释了这一下滑情况。
欧洲央行预计今年第二季度通胀率为 2.7%，高于路透社调查的经济学家预期的 2.3%，也高于欧洲央行人工智能生成的预测，略低于该预测。
押注通胀下降将迫使欧洲央行最早在 4 月份开始降息的投资者可能会因为央行本身由计算机生成的这些新预测而感到更加大胆。
但莱恩认为，人工智能模型所暗示的可能结果的“广泛分布”需要谨慎对待。
“模型确实说：‘这里有很多可能性，等待（数据）告诉你，因为你不会想把所有的赌注都押在这个分布的中心’。”
莱恩提到的模型是由欧洲央行经济学家 Michele Lenza、Inès Moutachaker 和 Joan Paredes 开发的，他们去年在一份工作论文中介绍了该模型。
他们在报告中表示，该模型的预测密切跟踪欧洲央行的官方预测，这表明工作人员的专家判断使他们能够发现机器捕捉到的相同的意外变化（学术界称为“非线性”）。
在演讲中，莱恩还表示，鉴于航运成本在整体价格指数中的权重有限，迄今为止，红海航运中断尚未对欧洲通胀前景产生重大影响。
