Forecasting food price inflation in Nigeria and identifying its drivers using machine learning models
Este estudo demonstra que modelos de regressão regularizados, particularmente o Elastic Net, superam algoritmos tradicionais de séries temporais e de aprendizado de máquina complexos na previsão da inflação dos preços dos alimentos na Nigéria, identificando os preços históricos, taxas de câmbio, custos de energia e pluviosidade como principais vetores, ao mesmo tempo em que defende políticas macroeconômicas e agrícolas coordenadas para garantir a segurança alimentar.