A1 Refereed original research article in a scientific journal
Aikasarjamallit apuna Suomen talouden seurannassa
Authors: Petteri Juvonen, Jetro Anttonen, Paolo Fornaro, Wilma Nissilä, Henri Nyberg, Harri Pönkä
Publisher: Taloustieteellinen Yhdistys
Publication year: 2019
Journal: Kansantaloudellinen Aikakauskirja
Volume: 115
Issue: 3
First page : 440
Last page: 457
Web address : https://www.taloustieteellinenyhdistys.fi/wp-content/uploads/2019/10/KAK_3_2019_nettiin-44-61.pdf
Self-archived copy’s web address: https://research.utu.fi/converis/portal/detail/Publication/44855708
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.
Downloadable publication This is an electronic reprint of the original article. |