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简介 准确预测经济的通货膨胀率一直是经济学家关注的问题之一。预测这一指标的巨大兴趣源于它是公共机构（例如中央银行法定利率的决策）制定宏观经济政策的关键指标，也是金融机构等私人机构制定宏观经济政策的关键指标，因为它们必须考虑通货膨胀来计算市场预期的实际盈利能力等。专注于构建通货膨胀预测模型的实证研究使用了不同的方法和方法进行事后估计。Ulke、Sahin 和 Subasi 1 确定，自回归分布滞后模型方法在 6 个月的范围内获得了最低的均方根误差 (RMSE)，值为 0.62，而支持向量机被证明是更长期限（12 个月）最准确的方法，RMSE 为 1.66。Acosta 2 应用 k-means 算法预测墨西哥的通货膨胀，RMSE 为 0.20。 Duncan 和 Martínez-García 3 应用因子增强模型，在一年的最大范围内获得了 56% 的准确率，RMSE 为 0.751。Medeiros 等人 4 得出的结论是，随机森林技术给出的最低 RMSE 值为
用于预测通货膨胀动态的量子神经网络
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