Наукастинг

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Наукастинг (англ. nowcasting) — предсказание настоящего, ближайшего будущего и недавнего прошлого состояния выбранного экономического индикатора. Термин является сокращением от английских слов «now» («сейчас») и «casting» («прогнозирование»). Понятие ввела Лукреция Рейхлин, использовав метеорологический термин применительно к экономике, где оно стало популярным, поскольку типичные показатели, используемые для оценки состояния экономики (например, валовой внутренний продукт), определяются только после длительной временной задержки и подлежат корректировке[1][2]. Модели прогнозирования по методике наукастинга в первую очередь получили применение в центральных банках, которые используют оценки для мониторинга состояния экономики в режиме реального времени в качестве оперативного косвенного расчёта официальных показателей[3][4][5].

Принцип[править | править код]

Экономисты должны прогнозировать настоящее и недавнее прошлое. Многие официальные меры не являются своевременными из-за трудностей со сбором информации. Исторически методы прогнозирования будущего основывались на упрощённых эвристических подходах, но теперь опираются на сложные эконометрические методы. Использование этих статистических моделей для получения прогнозов устраняет необходимость в неформальном суждении.[6] Модели наукастинга позволяют автоматизировать процесс прогнозирования и сделать его более объективным. Для этого используются достаточно сложные статистические модели, обрабатывающие большие массивы оперативной информации и позволяющие на её основе создавать прогнозы ключевых экономических переменных, обновляя их по мере изменения данных. Модели наукастинга могут использовать информацию из большого количества рядов данных с разной частотой и с разными задержками публикации.[7] Сигналы о направлении изменения ВВП могут быть извлечены из этого большого и разнородного набора источников информации (таких как данные о безработице, промышленных заказах, торговых балансах) до публикации официальной оценки ВВП. В наукастинге эти данные используются для вычисления последовательности оценок ВВП за текущий квартал в зависимости от потока данных, поступающих в режиме реального времени.

Разработка[править | править код]

Отдельные научные статьи показывают, как развивался этот метод.[8][9][10][11][12][13][14][15]

Банбура, Джанноне и Рейхлин (2011)[16] и Марта Банбура, Доменико Джанноне, Микеле Модуньо и Лукреция Рейхлин (2013)[17] предоставляют обзоры основных методов и более поздних усовершенствований. Методы Nowcasting, основанные на материалах социальных сетей (таких как Twitter), были разработаны для оценки скрытых настроений, таких как «настроение населения» (ориг. «mood of the nation»)[18]. Простой в реализации подход к наукастингу, основанный на регрессии, включает выборку смешанных данных или регрессию MIDAS[19]. Регрессии MIDAS также могут быть объединены с подходами машинного обучения[20].

Эконометрические модели могут повысить точность. Такие модели могут быть построены с использованием векторной авторегрессии, динамических факторов, мостовых уравнений с использованием методов временных рядов или некоторой комбинации с другими методами[21].

Реализация[править | править код]

Прогнозирование будущего экономики в значительной степени разработано и используется в Центральных банках для поддержки денежно-кредитной политики. Многие резервные банки Федеральной резервной системы США публикуют макроэкономические прогнозы. Федеральный резервный банк Атланты публикует ВВП, спрогнозированный на основе наукастинга для отслеживания реального ВВП. Аналогичным образом Федеральный резервный банк Нью-Йорка публикует динамическую факторную модель наукастинга. Ни один из официальных прогнозов Федерального резервного регионального банка, системы или FOMC не является официальным[5][21].

Прогнозирование будущего также может использоваться для оценки инфляции[22] или экономического цикла[23].

Примечания[править | править код]

  1. ↑ Хьюнг, К. Джеймс (2020-08-25), "Альтернативные экономические показатели", Институт В. Э. Апджона. Дата обращения: 24 ноября 2022. Архивировано 24 ноября 2022 года.
  2. ↑ Краткосрочное прогнозирование в режиме онлайн. Институт статистических исследований и экономики знаний (20 сентября 2016). Дата обращения: 24 ноября 2022. Архивировано 31 октября 2022 года.
  3. ↑ Губкова Е.А. Наукастинг динамики ВВП с помощью ежемесячной статистики на российских данных. cyberleninka.ru. Дата обращения: 30 января 2023. Архивировано 30 января 2023 года.
  4. ↑ Nowcasting Report - ФЕДЕРАЛЬНЫЙ РЕЗЕРВНЫЙ БАНК НЬЮ-ЙОРКА. www.newyorkfed.org. Дата обращения: 24 ноября 2022. Архивировано 24 ноября 2022 года.
  5. ↑ 1 2 GDPNow (англ.). www.frbatlanta.org. Дата обращения: 24 ноября 2022. Архивировано 11 апреля 2021 года.
  6. ↑ Джанноне, Доменико; Рейхлин, Лукреция; Смолл, Дэвид (May 2008). "Nowcasting: информационное содержание макроэкономических данных в реальном времени". Архивировано из оригинала 24 ноября 2022. Дата обращения: 24 ноября 2022. {{cite journal}}: Cite journal требует |journal= (справка)
  7. ↑ Bańbura, Marta; Modugno, Michele (2012-11-12). "Оценка максимального правдоподобия факторных моделей на наборах данных с произвольным набором отсутствующих данных". Journal of Applied Econometrics. 29 (1): 133—160. doi:10.1002/jae.2306. hdl:10419/153623. ISSN 0883-7252. S2CID 14231301.
  8. ↑ Camacho, Maximo; Perez-Quiros, Gabriel (2010). "Введение в курс евро: краткосрочный индикатор роста еврозоны". Архивировано из оригинала 24 ноября 2022. Дата обращения: 24 ноября 2022. {{cite journal}}: Cite journal требует |journal= (справка)
  9. ↑ Мэтисон, Трой Д. (January 2010). "Анализ информационного содержания новозеландских выпусков данных: важность опросов общественного мнения в бизнесе". Дата обращения: 24 ноября 2022. {{cite journal}}: Cite journal требует |journal= (справка)
  10. ↑ Эванс, Мартин Д.Д. (September 2005). "Где мы сейчас? Оценки макроэкономики в реальном времени". Архивировано из оригинала 24 ноября 2022. Дата обращения: 24 ноября 2022. {{cite journal}}: Cite journal требует |journal= (справка)
  11. ↑ Рюнстлер, Г.; Бархуми, К.; Бенк, С.; Кристадоро, Р.; Ден Рейер, А.; Джакайтиене, А.; Елонек, П.; Руа, А.; Рут, К.; Ван Ньювенхейз, C. (2009). "Краткосрочное прогнозирование ВВП с использованием больших наборов данных: упражнение по оценке псевдо-прогноза в реальном времени". 28 (7): 595—611. doi:10.1002/for.1105. {{cite journal}}: Cite journal требует |journal= (справка)
  12. ↑ Angelini, Elena; Banbura, Marta; Rünstler, Gerhard (2010). "Оценка и прогнозирование ежемесячных национальных счетов еврозоны на основе динамической факторной модели". Журнал ОЭСР: Журнал изменения и анализа циклов. 1: 7. Архивировано из оригинала 4 декабря 2016. Дата обращения: 24 ноября 2022.
  13. ↑ Domenico, Giannone; Reichlin, Lucrezia; Simonelli, Saverio Is the UK still in recession? We don't think so. Vox (23 ноября 2009). Дата обращения: 24 ноября 2022. Архивировано 13 мая 2012 года.
  14. ↑ Kajal, Lahiri; Monokroussos, George (2013). "Nowcasting US GDP: The role of ISM business surveys". {{cite journal}}: Cite journal требует |journal= (справка)
  15. ↑ Antolin-Diaz, Juan; Drechsel, Thomas; Petrella, Ivan (2014). "Following the Trend: Tracking GDP when Long-Run Growth is Uncertain". CEPR Discussion Papers 10272. Архивировано из оригинала 24 ноября 2022. Дата обращения: 24 ноября 2022.
  16. ↑ Banbura, Marta. Nowcasting // Oxford Handbook on Economic Forecasting / Marta Banbura, Domenico Giannone, Lucrezia Reichlin. — Oxford University Press, 2010.
  17. ↑ Banbura, Marta. Chapter 4. Nowcasting and the Real-Time Dataflow // Handbook on Economic Forecasting / Marta Banbura, Domenico Giannone, Michele Modugno … [и др.]. — Elsevier, 2013. — Vol. 2. — P. 195–237. — ISBN 9780444536839. — doi:10.1016/B978-0-444-53683-9.00004-9.
  18. ↑ Lansdall‐Welfare, Thomas; Lampos, Vasileios; Cristianini, Nello (August 2012). "Nowcasting the mood of the nation". Significance. 9 (4): 26—28. doi:10.1111/j.1740-9713.2012.00588.x. Архивировано из оригинала 24 ноября 2022. {{cite journal}}: |archive-date= / |archive-url= несоответствие временной метки; предлагается 20 Август 2012 (справка)
  19. ↑ Andreou, Elena; Ghysels, Eric; Kourtellos, Andros (2011-07-08). "Forecasting with Mixed-Frequency Data". Oxford Handbooks Online. doi:10.1093/oxfordhb/9780195398649.013.0009.
  20. ↑ Babii, Andrii; Ghysels, Eric; Striaukas, Jonas (2020). «Machine learning time series regressions with an application to nowcasting».
  21. ↑ 1 2 Higgins, Patrick (July 2014). "GDPNow: A Model for GDP "Nowcasting"" (PDF). Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper Series. Архивировано (PDF) из оригинала 19 марта 2021. Дата обращения: 24 ноября 2022.
  22. ↑ Ahn, Hie Joo; Fulton, Chad (2020). "Index of Common Inflation Expectations". FEDS Notes. 2020 (2551). doi:10.17016/2380-7172.2551. ISSN 2380-7172. S2CID 225316591. Архивировано из оригинала 28 августа 2022. Дата обращения: 24 ноября 2022 – via Board of Governors of the Federal Reserve System.
  23. ↑ Aruoba, S. Boragan; Diebold, Francis; Scotti, Chiara (2008). "Real-Time Measurement of Business Conditions". Cambridge, MA. doi:10.3386/w14349. {{cite journal}}: Cite journal требует |journal= (справка)
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Наукастинг&oldid=136589665