Прогноз погоды (экономика) - Nowcasting (economics)

Для использования в других целях см. Прогноз текущей погоды.

Прогноз текущей погоды в экономике - это предсказание настоящего, ближайшего будущего и недавнего прошлого состояния экономического индикатора. Этот термин представляет собой сокращение «сейчас» и «прогнозирование» и берет свое начало в метеорология. В последнее время он стал популярным в экономике как типичный показатель, используемый для оценки состояния экономики (например, валовой внутренний продукт (GDP)), определяются с большой задержкой и могут быть пересмотрены.[1]. Модели прогнозирования текущей погоды в основном применялись в Центральные банки, которые используют оценки для мониторинга состояния экономики в режиме реального времени в качестве прокси для официальных показателей.[2][3]

Принцип

В то время как синоптики знают погодные условия сегодня и должны только предсказывать погоду в будущем, экономисты должны предсказывать настоящее и даже недавнее прошлое. Многие официальные меры не своевременны из-за сложности сбора информации. Исторически методы прогнозирования текущей погоды основывались на упрощенных эвристических подходах, но теперь полагаются на сложные эконометрический техники. Используя эти статистические модели для составления прогнозов устраняется необходимость в неформальных суждениях.[4]

Модели прогнозов текущей погоды могут использовать информацию из большого количества рядов данных с разной частотой и с разными задержками публикации.[5] Сигналы о направлении изменения ВВП могут быть извлечены из этого большого и разнородного набора источников информации (таких как данные о безработице, промышленные заказы, торговые балансы) до того, как официальная оценка ВВП опубликовано. В прогнозировании текущей погоды эти данные используются для вычисления последовательности оценок ВВП за текущий квартал по отношению к потоку выпускаемых данных в реальном времени.

Разработка

Избранные научные исследования показывают, как развивалась эта техника.[6][7][8][9][10][11][12][13]

Банбура, Джанноне и Райхлин (2011)[14] и Марта Банбура, Доменико Джанноне, Мишель Модуньо и Лукреция Райхлин (2013)[15] предоставить обзоры основных методов и последних усовершенствований.

Методы прогнозирования текущей погоды на основе контента социальных сетей (например, Twitter) были разработаны для оценки скрытых настроение например, «настроение» населения[16] или наличие эпидемии гриппа.[17]

Простой в реализации подход к прогнозированию текущей погоды, основанный на регрессии, включает: выборка смешанных данных или регрессии MIDAS.[18] Регрессии MIDAS также можно комбинировать с машинное обучение подходы.[19][20]

Прогноз текущей погоды можно дополнительно комбинировать с эконометрическими моделями для повышения общей точности прогнозов и уменьшения ошибок.[21] Такие модели можно построить, используя байесовская векторная авторегрессия, динамические факторы, мостовые уравнения с использованием методов временных рядов или комбинации с другими методами.[22]

Федеральный резервный банк Атланты публикует общедоступный прогноз ВВП США под названием GDPNow.[3][22] Точно так же Федеральный резервный банк Нью-Йорка публикует прогноз динамической факторной модели.[2] Также не являются официальными прогнозами регионального банка, системы Федеральной резервной системы или FOMC; они также не включают в себя человеческое суждение.

Рекомендации

  1. ^ Хуэнг, К. Джеймс (25 августа 2020 г.), «Альтернативные экономические индикаторы», Альтернативные экономические индикаторы, МЫ. Институт Апджона, ISBN  978-0-88099-677-8, получено 2020-09-24
  2. ^ а б "Отчет о прогнозе погоды - ФЕДЕРАЛЬНЫЙ РЕЗЕРВНЫЙ БАНК НЬЮ-ЙОРКА". www.newyorkfed.org. Получено 2020-09-24.
  3. ^ а б "GDPNow". www.frbatlanta.org. Получено 2020-09-24.
  4. ^ Джанноне, Доменико; Райхлин, Лукреция; Маленький, Дэвид (май 2008 г.). «Прогноз погоды: информационное содержание макроэкономических данных в реальном времени». Журнал денежно-кредитной экономики. 55 (4): 665–676. CiteSeerX  10.1.1.597.705. Дои:10.1016 / j.jmoneco.2008.05.010. Получено 12 июн 2015.
  5. ^ Банбура, Марта; Модуньо, Микеле (12 ноября 2012 г.). «ОЦЕНКА МАКСИМАЛЬНОЙ ВЕРОЯТНОСТИ МОДЕЛЕЙ ФАКТОРОВ НА НАБОРах ДАННЫХ С ПРОИЗВОЛЬНЫМ ОБРАЗОМ ОТСУТСТВУЮЩИХ ДАННЫХ». Журнал прикладной эконометрики. 29 (1): 133–160. Дои:10.1002 / jae.2306. ISSN  0883-7252.
  6. ^ Камачо, Максимо; Перес-Кирос, Габриэль (2010). «Введение в еврозону: краткосрочный индикатор роста еврозоны». Журнал прикладной эконометрики. 25 (4): 663–694. Дои:10.1002 / jae.1174. Получено 12 июн 2015.
  7. ^ Мэтисон, Трой Д. (январь 2010 г.). «Анализ информационного содержания выпусков данных Новой Зеландии: важность опросов деловых кругов». Экономическое моделирование. 27 (1): 304–314. Дои:10.1016 / j.econmod.2009.09.010. Получено 12 июн 2015.
  8. ^ Эванс, Мартин Д. Д. (сентябрь 2005 г.). «Где мы сейчас? Оценка макроэкономики в реальном времени». Международный журнал центрального банка. 1 (2). Получено 12 июн 2015.
  9. ^ Rünstler, G .; Barhoumi, K .; Benk, S .; Cristadoro, R .; Den Reijer, A .; Jakaitiene, A .; Jelonek, P .; Rua, A .; Ruth, K .; Ван Ньювенхайз, К. (2009). «Краткосрочное прогнозирование ВВП с использованием больших наборов данных: упражнение по оценке прогнозов в псевдореальном времени». Журнал прогнозирования. 28 (7): 595–611. Дои:10.1002 / for.1105.
  10. ^ Анджелини, Елена; Банбура, Марта; Рюнстлер, Герхард (2010). «Оценка и прогнозирование ежемесячных национальных счетов зоны евро на основе динамической факторной модели». Журнал ОЭСР: Журнал измерения и анализа делового цикла. 1: 7. Получено 12 июн 2015.
  11. ^ Доменико, Джанноне; Райхлин, Лукреция; Симонелли, Саверио (23 ноября 2009 г.). «Великобритания все еще в рецессии? Мы так не думаем». Vox. Получено 12 июн 2015.
  12. ^ Каджал, Лахири; Монокрус, Джордж (2013). «Прогнозирование ВВП США: роль бизнес-исследований ISM». Международный журнал прогнозирования. 29 (4): 644–658. CiteSeerX  10.1.1.228.3175. Дои:10.1016 / j.ijforecast.2012.02.010.
  13. ^ Антолин-Диас, Хуан; Дрексел, Томас; Петрелла, Иван (2014). «Следуя за трендом: отслеживание ВВП при неопределенности долгосрочного роста». Документы для обсуждения CEPR 10272. Получено 12 июн 2015.
  14. ^ Банбура, Марта; Джанноне, Доменико; Райхлин, Лукреция (2010). «Прогноз погоды». В Clements, Michael P .; Хендри, Дэвид Ф. (ред.). Оксфордский справочник по экономическому прогнозированию. Издательство Оксфордского университета.
  15. ^ Банбура, Марта; Джанноне, Доменико; Модуньо, Микеле; Райхлин, Лукреция (2013). «Глава 4. Прогноз текущей погоды и поток данных в реальном времени». В Elliot, G .; Тиммерман, А. (ред.). Справочник по экономическому прогнозированию. Справочник по экономическому прогнозированию. 2. Эльзевир. С. 195–237. Дои:10.1016 / B978-0-444-53683-9.00004-9. ISBN  9780444536839.
  16. ^ Лэнсдалл-Велфэр, Томас; Лампос, Василиос; Кристианини, Нелло (август 2012 г.). «Прогноз настроения нации». Значимость. 9 (4). Архивировано из оригинал 20 августа 2012 г.
  17. ^ Лампос, Василиос; Кристианини, Нелло (2012). «Прогнозирование событий из социальной сети со статистическим обучением» (PDF). Транзакции ACM по интеллектуальным системам и технологиям. 3 (4): 1–22. Дои:10.1145/2337542.2337557.
  18. ^ Андреу, Елена; Гизель, Эрик; Куртеллос, Андрос (2011-07-08). «Прогнозирование со смешанными частотами». Оксфордские справочники в Интернете. Дои:10.1093 / oxfordhb / 9780195398649.013.0009.
  19. ^ Бабий, Андрей, Эрик Гизелс и Йонас Стриукас «Регрессии временных рядов машинного обучения с приложением к прогнозированию текущей погоды», arXiv: 2005.14057.
  20. ^ Бабий, Андрей и Райан Т. Болл, Эрик Гизелс и Йонас Стриукас «Регрессии временных рядов машинного обучения с приложением к прогнозированию текущей погоды», arXiv: 2005.14057.
  21. ^ Tessier, Thomas H .; Армстронг, Дж. Скотт (2015). «Разложение временных рядов по уровням и изменениям». Журнал бизнес-исследований. 68 (8): 1755–1758. Дои:10.1016 / j.jbusres.2015.03.035.
  22. ^ а б Хиггинс, Патрик (июль 2014 г.). "GDPNow: Модель ВВП" Прогноз погоды"" (PDF). Серия рабочих документов Федерального резервного банка Атланты.

внешняя ссылка