Последние данные по ВВП, опубликованные две недели назад из StatsNZ, имеют некоторые интересные последствия для прогнозов GDPLive, которые оказались удивительно точными с точки зрения национальных и отраслевых прогнозов в последнем квартале 2018 года. GDPLive был запущен в декабре 2018 года в качестве прогнозирующего средства машинного обучения в реальном времени для ВВП Новой Зеландии. Модель включает данные ряда ключевых новозеландских организаций, а также общедоступные данные Министерства бизнеса, инноваций и занятости, Иммиграционной службы Новой Зеландии, Резервного банка Новой Зеландии и StatsNZ. Когда StatsNZ опубликовал квартальные данные за сентябрь 2018 года, результаты были неоднозначными. Мы значительно перевыполнили квартальные показатели - 0,76 процента против фактических 0,3. Аналогичные результаты наблюдались по отраслевым и региональным показателям ВВП по сравнению с фактическими результатами. За это время добавление новых каналов данных и модификации модели дали впечатляющие результаты, причем многие из прогнозов оказались точными. Хотя это только начало, это имеет некоторые важные последствия для способности модели GDPLive точно прогнозировать показатели ВВП задолго до того, как будут опубликованы официальные данные.
На национальном уровне прогнозы GDPLive как для квартальных, так и для годовых показателей полностью соответствуют официальным оценкам ВВП Статистической службы Новой Зеландии в 0,6 процента за последний квартал 2018 года. Точность прогнозов на четвертый квартал демонстрирует значительное улучшение. по первоначальным прогнозам GDPLive на третий квартал 2018 года. Есть несколько факторов, которые могут это объяснить. В прогнозах на четвертый квартал использовались дополнительные входные данные об импорте и экспорте, предоставленные PortConnect. Ведущий специалист по науке о данных GDPLive д-р Тео Сусняк комментирует: «Возможно, включение новых данных представляет собой наиболее значительное изменение для наших моделей. Однако были также внесены дополнительные изменения в параметры модели, которые могли способствовать повышению точности национальных прогнозов на основе ВВП ».
Интересно, что прогнозы отраслевого экономического роста также оказались удивительно точными для четвертого квартала почти во всех секторах. GDPLive прогнозирует экономическую активность в 14 различных отраслях промышленности. Учитывая большое количество прогнозов, которые необходимо сделать, отраслевые прогнозы представляют собой ценную картину общей точности GDPLive после выхода официальных данных. По сравнению с третьим кварталом 2018 года были сделаны значительные улучшения в точности прогнозирования деятельности в сфере «производство», «аренда, найм и недвижимость», а также «здравоохранение и социальная помощь». Прогнозы для «финансовых и страховых услуг» », а также« розничная торговля и жилье »- единственные секторы, прогнозы по которым требуют дальнейшего уточнения. Директор Центра обмена знаниями и глава GDPLive профессор Кристоф Шумахер осторожно оптимистично оценивает значение новых результатов с точки зрения будущих прогнозов. «Мы уточняли GDPLive с показателей третьего квартала 2018 года, и это повысило точность наших последних прогнозов. Мы знали, что наши прогнозы со временем улучшатся, и мы довольны своим прогрессом на данный момент. Сейчас основное внимание уделяется тому, чтобы точность наших прогнозов продолжала улучшаться, и время покажет, так ли это на самом деле. Когда будут опубликованы официальные данные за первый и второй кварталы 2019 года, мы узнаем больше о согласованности наших прогнозов ».
Региональные прогнозы ВВП были сложными с точки зрения доступности данных и, возможно, сложнее всего сделать правильно, потому что горизонт прогноза составляет один год, в то время как горизонт прогноза для национальных и отраслевых показателей составляет 90 дней. По мере того, как горизонт становится больше, становится все сложнее достичь точности. Несмотря на это, GDPLive предсказал более или менее точные цифры для регионов Веллингтон, Кентербери, Гисборн и Манавату-Вангануи. Прогнозы, которые можно охарактеризовать как приблизительно верные, можно наблюдать для регионов Окленда, Нортленда и Мальборо. Эта область будет интенсивно развиваться в ближайшие месяцы, и доктор Сусняк заявил: «До этого момента алгоритмам машинного обучения для региональных прогнозов уделялось ограниченное внимание по сравнению с теми, которые используются для национальных и отраслевых прогнозов. В дальнейшем это станет областью повышенного внимания, чтобы повысить надежность прогнозов ».
В конечном счете, способность точно прогнозировать экономический рост на национальном уровне, по отраслям и регионам будет иметь серьезные последствия для бизнеса и установления политики в Новой Зеландии и во всем мире. Дальнейшие уточнения в ближайшие месяцы в конечном итоге подтвердят способность модели точно оценивать текущие и будущие показатели экономики Новой Зеландии.
