Fugu-MT 論文翻訳(概要): Macroeconomic Predictions using Payments Data and Machine Learning

論文の概要: Macroeconomic Predictions using Payments Data and Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00948v1
Date: Fri, 2 Sep 2022 11:12:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-05 12:13:38.265350
Title: Macroeconomic Predictions using Payments Data and Machine Learning
Title（参考訳）: 支払いデータと機械学習を用いたマクロ経済予測
Authors: James T.E. Chapman and Ajit Desai
Abstract要約: 本研究の目的は,非伝統的かつタイムリーなデータによって政策立案者がほぼリアルタイムで重要なマクロ経済指標を正確に推定する洗練されたモデルを提供できることを示すことである。我々は、機械学習モデルにおける過度な適合と解釈可能性の課題を軽減し、ポリシー使用の有効性を改善するための、一連の計量的ツールを提供する。支払いデータ、非線形手法、クロスバリデーション(クロスバリデーション)アプローチを備えた当社のモデルは、新型コロナウイルス(COVID-19)の期間中に上昇するマクロ経済の予測精度を最大40%向上させるのに役立ちます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Predicting the economy's short-term dynamics -- a vital input to economic agents' decision-making process -- often uses lagged indicators in linear models. This is typically sufficient during normal times but could prove inadequate during crisis periods. This paper aims to demonstrate that non-traditional and timely data such as retail and wholesale payments, with the aid of nonlinear machine learning approaches, can provide policymakers with sophisticated models to accurately estimate key macroeconomic indicators in near real-time. Moreover, we provide a set of econometric tools to mitigate overfitting and interpretability challenges in machine learning models to improve their effectiveness for policy use. Our models with payments data, nonlinear methods, and tailored cross-validation approaches help improve macroeconomic nowcasting accuracy up to 40\% -- with higher gains during the COVID-19 period. We observe that the contribution of payments data for economic predictions is small and linear during low and normal growth periods. However, the payments data contribution is large, asymmetrical, and nonlinear during strong negative or positive growth periods.
Abstract（参考訳）: 経済の短期的ダイナミクス(経済エージェントの意思決定プロセスへの重要なインプット)を予測するには、しばしばリニアモデルでラッジ指標を使用する。これは通常では十分だが、危機期には不十分である。本稿では,非伝統的かつタイムリーな小売や問屋支払いなどのデータに対して,非線形機械学習手法を用いて,政策立案者に対して,重要マクロ経済指標をほぼリアルタイムに高精度に推定する高度なモデルを提供することを目的とする。さらに,機械学習モデルにおける過剰フィッティングと解釈可能性の課題を軽減し,ポリシー利用の有効性を向上させるための計量的ツールのセットを提供する。支払いデータ、非線形手法、および調整済みのクロスバリデーションアプローチを用いたモデルによって、マクロ経済の現在のキャスティング精度が最大40%向上し、新型コロナウイルス(covid-19)期間に高まった。経済予測に対する支払いデータの寄与は,低成長期および正常成長期において小さく直線的である。しかし、支払いデータの寄与は、強い負または正の成長期間において大きく非対称で非線形である。

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