IMF工作论文：替代数据模型解释大规模机器学习危机预测模型

报告摘要

本IMF工作论文提出替代数据模型（Surrogate Data Models）方法，用于解释大型机器学习危机预测模型的黑箱决策，提升模型透明度和可信度。论文结合实例展示如何利用代理模型提取关键预测因素，为政策制定者提供可操作的见解，推动机器学习在宏观经济预测中的实际应用。

📋 核心要点(部分)

1. 引言
2. 替代数据模型方法
3. 实证应用
4. 结论
5. 参考文献