Aikasarjamallit apuna Suomen talouden seurannassa

Abstract

Viimeisten vuosikymmenien aikana kansainvälisessä ekonometrisessa tutkimuskirjallisuudessa on esitetty useita makrotaloudellista tilaa kuvaavien muuttujien informaatiota yhdistäviä lyhyen aikavälin mallinnus- ja ennustemenetelmiä. Näitä ns. nowcasting-menetelmiä on myös onnistuneesti hyödynnetty ja sovellettu Suomen talouden seurantaan. Tässä artikkelissa esittelemme katsauksen monella taholla tehtyyn kehitystyöhön ja näiden hankkeiden yhteydessä saatuihin tuloksiin Suomen aineiston tapauksessa. Suomen taloutta koskevien suhdanneindeksien hyödyntämisen myötä suhdanteiden käännepisteiden määrittäminen on tarkempaa ja käännepisteiden tuottamia taantumajaksoja voidaan vastaavasti ennustaa binäärivastemalleja käyttäen. Suomen Pankin nowcasting-malli mahdollistaa puolestaan uusien tilastojulkistusten uutisarvon analyysin. Tilastokeskuksessa ja Etlassa on vastaavasti hyödynnetty moderneja koneoppimisen menetelmiä, jotta puutteellisesta mikroaineistosta kyetään tuottamaan bruttokansantuotteen pikaestimaatteja aiempaa lyhyemmällä viiveellä. ETLAnowprojektissa hyödynnetään puolestaan mm. uusia Google-hakutilastoja työttömyyden ennustamisessa.