Mastercard分析师Vedant Bedi近日提出将信息论引入宏观经济预测的新范式。后疫情时代地缘局势复杂化，传统计量模型依赖的均方误差等距离型指标已难以有效区分算法性能，导致通胀等核心变量预测精度遭遇瓶颈。针对这一难题，Bedi构建了一套基于香农熵的模型集成框架。该方案将时间序列视为信息传输源，利用频谱密度计算数据熵值，以非参数化且保持拓扑不变性的方式，为多模型集成权重分配提供量化依据。在CPI通胀预测实战中，熵推断集成模型与传统距离型集成模型在样本外精度上表现持平，且残差信息分布展现出新的解析维度。尽管受限于训练阈值与集成模型数量，当前方案仍属初步推断阶段，但已有效验证了新度量空间的可行性。Bedi强调，当传统距离优化逼近极限时，跳出单一评估体系局限、探索信息论等全新分析拓扑，将成为突破复杂经济系统建模瓶颈的关键路径。