IDEAS主页打印自https://ideas.repec.org/p/bca/bocawp/22-10.html
  我的参考书目  保存此纸张

使用支付数据和机器学习进行宏观经济预测

作者

上市的：
  • 詹姆斯·查普曼
  • 味精德赛

摘要

预测经济的短期动态是经济主体决策过程的重要输入，通常在线性模型中使用滞后指标。这在正常时期通常是足够的，但在诸如新冠肺炎（COVID-19）等危机时期可能会被证明是不够的。本文证明：（a）捕获各种经济交易的支付系统数据可以帮助实时估计经济状况，（b）机器学习可以提供一套计量经济学工具，以有效处理各种支付数据，并捕获危机的突然和巨大影响。此外，我们通过使用Shapley基于值的方法量化支付数据的边际贡献，并通过设计适合宏观经济预测模型的新交叉验证策略，缓解了机器学习模型的可解释性和过拟合挑战。

建议引用

  • 詹姆斯·查普曼和阿吉特·德赛，2022年。"使用支付数据和机器学习进行宏观经济预测,"员工工作文件22-10，加拿大银行。
    • 手柄：RePEc:bca:bocawp:22-10
    作为

    从出版商下载全文

    文件URL: https://www.bankofcanada.ca/wp-content/uploads/2022/03/swp2022-10.pdf
    文件功能：全文
    下载限制：不
    ---><---

    此项目的其他版本：

    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Giannone，Domenico&Reichlin，Lucrezia&Small，David，2008年。"即时广播：宏观经济数据的实时信息内容,"货币经济学杂志爱思唯尔，第55（4）卷，第665-676页，5月。
    2. Bergmeir，Christoph&Hyndman，Rob J.&Koo，Bonsoo，2018年。"关于评估自回归时间序列预测的交叉验证有效性的注记,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第120卷（C），第70-83页。
    3. Chakraborty，Chiranjit和Joseph，Andreas，2017年。"中央银行的机器学习,"英格兰银行工作文件674，英格兰银行。
    4. 加里·库普和卢卡·奥诺兰特，2019年。"使用谷歌概率进行宏观经济预测☆,"计量经济学进展，in：识别、有限相关变量、部分可观测性、实验和柔性建模主题：A部分，第40卷，第17-40页，翡翠集团出版有限公司。
    5. 菲利普·古莱特·库伦（Philippe Goulet Coulombe）、马克西姆·勒鲁克斯（Maxime Leroux）、达利博·斯特瓦诺维奇（Dalibor Stevanovic）和斯特凡·斯普雷南特（Stéphane Surprenant），2022年。"机器学习如何对宏观经济预测有用？,"应用计量经济学杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第37卷（5），第920-964页，8月。
    6. Robin Greenwood&Samuel G.Hanson&Andrei Shleifer&Jakob Ahm Sørensen，2022年。"可预测的金融危机,"金融杂志美国金融协会，第77（2）卷，第863-921页，4月。
      • 罗宾·格林伍德（Robin Greenwood）、塞缪尔·汉森（Samuel G.Hanson）、安德烈·什利弗（Andrei Shleifer）和雅各布·艾哈迈·瑟伦森（Jakob Ahm Sörensen），2020年。"可预测的金融危机,"NBER工作文件27396，国家经济研究局。
    7. David Bounie&Youssouf Camara&John Galbraith，2020年。"消费者对新冠肺炎的流动性、支出和线上线下替代反应：来自法国交易数据的证据,"Cahiers de recherche餐厅14-2020年，经济定量研究中心，CIREQ。
    8. Nesreen Ahmed&Amir Atiya&Neamat El Gayar&Hisham El-Shishiny，2010年。"时间序列预测机器学习模型的实证比较,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第29卷（5-6），第594-621页。
    9. Chernis，Tony&Cheung，Calista&Velasco，Gabriella，2020年。"加拿大省级GDP增长的三频动态因子模型,"国际预测杂志爱思唯尔，第36卷（3），第851-872页。
    10. Elena Angelini&Gonzalo Camba‐Mendez&Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin&Gerhard Rünstler，2011年。"欧元区GDP增长的短期预测,"计量经济学杂志皇家经济学会，第14卷（1），第25-44页，2月。
    11. Brandyn Bok&Daniele Caratelli&Domenico Giannone&Argia M.Sbordone&Andrea Tambalotti，2018年。"利用大数据进行宏观经济预测,"经济学年鉴《年度评论》，第10卷（1），第615-643页，8月。
    12. Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin&David H.Small，2005年。"当前GDP与通货膨胀：宏观经济数据发布的实时信息内容,"财经讨论系列2005-2042年，联邦储备系统理事会（美国）。
    13. Maehashi，Kohei&Shintani，Mototsugu，2020年。"利用因子模型和机器学习进行宏观经济预测：在日本的应用,"日本和国际经济杂志，爱思唯尔，第58卷（C）。
    14. 詹姆斯·查普曼和阿吉特·德赛，2021年。"使用支付数据预测新冠肺炎爆发期间的宏观经济变量,"员工工作文件21-2，加拿大银行。
    15. Goulet Coulombe，Philippe&Marcellino，Massimiliano&Stevanović，Dalibor，2021年。"机器学习能赶上Covid-19衰退吗？,"国家研究所经济评论国家经济和社会研究所，第256卷，第71-109页，4月。
    16. Cimadomo、Jacopo&Giannone、Domenico&Lenza、Michele&Monti、Francesca&Sokol、Andrej，2022年。"使用大贝叶斯向量自回归的现代广播,"计量经济学杂志爱思唯尔，第231（2）卷，第500-519页。
    17. John W.Galbraith和Greg Tkacz，2018年。"使用支付系统数据进行即时广播,"国际预测杂志爱思唯尔，第34卷（2），第366-376页。
    18. Tony Chernis和Rodrigo Sekkel，2017年。"加拿大GDP增长的动态因子模型,"实证经济学施普林格，第53卷（1），第217-234页，8月。
    19. 弗罗尼、克劳迪娅·马塞利诺、马西米利亚诺和斯特瓦诺维奇，达利博尔，2022年。"预测Covid-19衰退和复苏：金融危机的教训,"国际预测杂志爱思唯尔，第38卷（2），第596-612页。
    20. Martin J.Osborne和Ariel Rubinstein，1994年。"博弈论课程,"麻省理工学院出版社,麻省理工学院出版社，第1版，第1卷，编号0262650401，12月。
      • Martin J Osborne和Ariel Rubinstein，2009年。"博弈论课程,"莱文书目81457700000000225，加州大学洛杉矶分校经济系。
    21. Carvalho，V&Garcia，Juan R.&Hansen，S.&Ortiz，A.&Rodrigo，T.&More，J.V.R.，2020年。"利用高分辨率交易数据跟踪新冠肺炎危机,"剑桥经济学工作论文2030年，剑桥大学经济学院。
    22. 德赛（Desai）、阿吉特（Ajit）和卢（Lu）、振通（Zhentong）和罗德里戈（Rodrigo）、希鲁（Hiru）和夏普尔斯（Sharples）、雅各布（Jacob）和田（Tian）、菲比（Phoebe）和张（Zhang）、内莉（Nellie），2023年。"从LVTS到Lynx：加拿大支付体系转型的定量评估,"支付战略与系统杂志《亨利·斯图尔特出版物》，第17卷（3），第291-314页，9月。
    23. Athey，Susan&Imbens，Guido W.，2019年。"经济学家应该了解的机器学习方法,"研究论文3776，斯坦福大学商学院。
    24. Hindrayanto、Irma&Koopman、Siem Jan&de Winter、Jasper，2016年。"使用因子模型预测和预测欧元区的经济增长,"国际预测杂志爱思唯尔，第32卷（4），第1284-1305页。
    25. 玛尔塔·班布拉和米歇尔·莫杜格诺，2014年。"具有任意缺失数据模式的数据集上因子模型的最大似然估计,"应用计量经济学杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第29卷（1），第133-160页，1月。
    26. 哈尔·R·瓦里安，2014年。"大数据：计量经济学的新把戏,"经济展望杂志，美国经济协会，第28卷（2），第3-28页，春季。
    27. Stock，J.H.&Watson，M.W.，2016年。"宏观经济学中的动态因子模型、因子增强向量自回归和结构向量自回归,"宏观经济学手册，摘自：J.B.Taylor&Harald Uhlig（编辑），宏观经济学手册，第1版，第2卷，第0章，第415-525页，爱思唯尔。
    28. John Galbraith和Greg Tkacz，2007年。"电子交易作为经济活动的高频指标,"员工工作文件07-58，加拿大银行。
    29. Jaehyun Yoon，2021年。"使用机器学习模型预测实际GDP增长：梯度提升和随机森林方法,"计算经济学，施普林格；计算经济学学会，第57卷（1），第247-265页，1月。
    30. James D.Hamilton，2011年。"实时调用衰退,"国际预测杂志Elsevier，第27卷（4），第1006-1026页，10月。
    31. 瓦伦蒂娜·阿普里利亚诺（Valentina Aprigliano）、盖里诺·阿尔迪齐（Guerino Ardizzi）和利贝罗·蒙特福德（Libero Monteforte），2019年。"使用支付系统数据预测经济活动,"国际中央银行杂志《国际中央银行杂志》，第15卷（4），第55-80页，10月。
    32. Daniela Bragoli，2017年。"日本经济现状,"国际预测杂志爱思唯尔，第33卷（2），第390-402页。
    33. George Kapetanios&Fotis Papailias，2018年。"大数据与宏观经济预测：方法论综述,"经济统计卓越中心（ESCoE）讨论文件ESCoE DP-2018-12，经济统计卓越中心（ESCoE）。
    34. Ajit Desai、Zhenting Lu、Hiru Rodrigo、Jacob Sharples、Phoebe Tian和Nellie Zhang，2023年。"从LVTS到Lynx：支付系统转型的定量评估,"员工工作文件23-24，加拿大银行。
    35. Susan Athey和Guido W.Imbens，2019年。"经济学家应该了解的机器学习方法,"经济学年鉴《年度评论》，第11卷（1），第685-725页，8月。
    36. Choi Hyunyoung和Hal Varian，2012年。"用谷歌趋势预测当前,"经济记录澳大利亚经济学会，第88卷（s1），第2-9页，6月。
    37. Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin&David Small，2008年。"即时广播：宏观经济数据发布的实时信息内容,"ULB机构知识库2013/6409，ULB——布鲁塞尔自由大学。
    38. Susan Athey，2018年。"机器学习对经济学的影响,"NBER章节，单位：人工智能经济学：议程，第507-547页，美国国家经济研究局。
    39. Thibaut Duprey，2020年。"加拿大金融压力与宏观经济状况,"加拿大公共政策多伦多大学出版社，第46卷（S3），第236-260页，10月。
    40. Tatjana Dahlhaus和Angelika Welte，2021年。"新冠肺炎期间的支付习惯：来自高频交易数据的证据,"员工工作文件21-43，加拿大银行。
    41. 巴内特、威廉和乔维、马塞勒和莱瓦·莱昂、丹妮洛和苏、利廷，2016年。"现在用信用卡增加的部门货币预测名义GDP,"应用经济学研究59，约翰霍普金斯应用经济学、全球卫生和商业企业研究所。
    42. Sendhil Mullainathan和Jann Spiess，2017年。"机器学习：一种应用计量经济学方法,"经济展望杂志，美国经济协会，第31卷（2），第87-106页，春季。
    43. Kohei Maehashi&Mototsugu Shintani，2020年。"利用因子模型和机器学习进行宏观经济预测：在日本的应用,"CIRJE F系列CIRJE-F-1146，东京大学经济学院CIRJE。
    44. Andy C.C.Kwan和John A.Cotsomitis，2006年。"消费者信心在预测加拿大家庭支出中的作用：国家和地区分析,"经济调查《西方经济协会国际》，第44卷（1），第185-197页，1月。
    45. Hui Zou和Trevor Hastie，2005年。"补遗：通过弹性网进行规则化和变量选择,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第67卷（5），第768-768页，11月。
    46. Hui Zou和Trevor Hastie，2005年。"通过弹性网进行正则化和变量选择,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第67卷（2），第301-320页，4月。
    47. Duarte，Cláudia&Rodrigues，Paulo M.M.&Rua，Antonio，2017年。"利用ATM/POS数据预测个人消费的混合频率方法,"国际预测杂志爱思唯尔，第33卷（1），第61-75页。
    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    引文

    引文由CitEc项目，订阅其RSS源用于此项目。
    作为


    引用人：

    1. 劳拉·费尔伯和西蒙·贝耶勒博士，2023年。"使用交易支付数据预测经济活动,"工作文件2023-01年，瑞士国家银行。
    2. Bogner Alexandra和Jerger Jürgen，2023年。"货币政策分析中的大数据——批判性评估,"经济与商业评论《科学》，第9卷（2），第27-40页，4月。

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    1. 詹姆斯·查普曼和阿吉特·德赛，2021年。"使用支付数据预测新冠肺炎爆发期间的宏观经济变量,"员工工作文件21-2，加拿大银行。
    2. 张，秦&倪，何&徐，郝，2023。"在数据丰富的环境下预测中国GDP：机器学习算法的教训,"经济建模爱思唯尔，第122（C）卷。
    3. 拉奎尔·纳达尔·塞萨尔·冈萨尔维斯（Raquel Nadal Cesar Gonçalves），2022年。"利用电子支付数据预测巴西国内生产总值,"工作文件系列564，巴西中央银行，研究部。
    4. Knut Are Aastveit&Tuva Marie Fastbâ&Eleonora Granziera&Kenneth Sâterhagen Paulsen&Kjersti Nâss Torstensen，2020年。"利用借记卡交易数据预测挪威家庭消费,"工作文件挪威银行，2020年/2017年。
    5. Longo，Luigi&Riccaboni，Massimo&Rungi，Armando，2022年。"GDP预测的神经网络集成方法,"经济动力学与控制杂志爱思唯尔，第134（C）卷。
      • 路易吉·隆戈（Luigi Longo）、马西莫·里卡博尼（Massimo Riccaboni）和阿曼多·隆吉（Armando Rungi），2021年。"GDP预测的神经网络集成方法,"工作文件2021年2月，卢卡IMT高级研究学校，2021年3月修订。
    6. 丹尼斯·坎特（Dennis Kant）、安德烈亚斯·皮克（Andreas Pick）和贾斯珀·德温特（Jasper de Winter），2022年。"使用机器学习方法预测GDP,"工作文件754，DNB。
    7. 理查德·施诺伦伯格（Richard Schnorrenberger）、艾沙德里安·施密特（Aishadriane Schmidt）和吉尔赫梅·瓦勒·莫拉（Guilherme Valle Moura），2024年。"利用机器学习进行实时通货膨胀预测,"工作文件806，DNB。
    8. 劳伦特·费拉拉和安娜·西蒙尼，2023年。"谷歌数据什么时候对现在的GDP有用？一种通过预选和收缩的方法,"商业与经济统计杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》，第41卷（4），第1188-1202页，10月。
    9. Poncela，Pilar&Ruiz，Esther&Miranda，Karen，2021年。"使用卡尔曼滤波和平滑进行因子提取：这不仅仅是另一项调查,"国际预测杂志爱思唯尔，第37卷（4），第1399-1425页。
    10. Byron Botha&Rulof Burger&Kevin Kotzé&Neil Rankin&Daan Steenkamp，2023年。"南非通货膨胀的大数据预测,"实证经济学，施普林格，第65卷（1），第149-188页，7月。
    11. 阿内斯蒂、尼古列塔和卡拉马拉、埃莱尼和卡佩塔尼奥斯，乔治，2021年。"利用大型调查小组预测英国GDP增长,"英格兰银行工作文件923，英格兰银行。
    12. Danilo Cascaldi-Garcia&Matteo Luciani&Michele Modugno，2023年。"当今全球GDP预测的教训,"国际金融讨论文件1385年，联邦储备系统理事会（美国）。
    13. Bennedsen、Mikkel和Hillebrand、Eric和Koopman，暹罗，2021年1月。"使用许多宏观经济预测工具对美国二氧化碳排放量进行建模、预测和预测,"能源经济学《爱思唯尔》，第96卷（C）。
    14. Samuel N.Cohen、Silvia Lui、Will Malpass、Giulia Mantoan、Lars Nesheim、Aureo de Paula、Andrew Reeves、Craig Scott、Emma Small、Lingyi Yang，2023年。"使用签名方法进行即时广播,"论文2305.10256，arXiv.org。
    15. Cascaldi-Garcia，Danilo&Ferreira，Thiago R.T.&Giannone，Domenico&Modugno，Michele，2024年。"回到现在：通过现在铸造的模型了解欧元区,"国际预测杂志爱思唯尔，第40卷（2），第661-686页。
    16. Elena Ivona DUMITRESCU&Sullivan HUE&Christophe HURLIN&Sessi TOKPAVI，2020年。"信用评分的机器学习或计量经济学：让我们兼收并蓄,"LEO工作文件/DR LEO2839，奥尔良大学奥尔良经济实验室。
    17. 卡洛斯·莱昂和法比奥·奥尔特加，2018年。"利用电子支付数据预测经济活动：一种预测建模方法,"罗萨里奥经济评论罗萨里奥大学，第21卷（2），第381-407页，12月。
    18. 郑廷国（Tingguo Zheng）、范新跃（Xinyue Fan）、魏晋（Wei Jin）、方匡南（Kuangnan Fang），2024年。"利用多源数据预测CPI：媒体和互联网信息的价值,"预测杂志John Wiley&Sons，Ltd.，第43卷（3），第702-753页，4月。
    19. Jeffrey C.Chen&Abe Dunn&Kyle Hood&Alexander Driessen&Andrea Batch，2019年。"走向种族：机器学习与替代数据预测经济指标的比较,"NBER章节，单位：21世纪经济统计大数据，第373-402页，美国国家经济研究局。
    20. Chernis，Tony&Cheung，Calista&Velasco，Gabriella，2020年。"加拿大省级GDP增长的三频动态因子模型,"国际预测杂志爱思唯尔，第36卷（3），第851-872页。

    有关此项目的更多信息

    关键词

    业务波动和周期;计量经济学和统计方法;支付清算和结算系统;
    所有这些关键字.

    JEL公司分类：

    • 第53页-数学和定量方法——计量经济建模——预测和预测模型；模拟方法
    • C55级-数学和定量方法——计量经济建模——大数据集：建模和分析
    • E37（E37）-宏观经济学和货币经济学——价格、商业波动和周期——预测和模拟：模型和应用
    • E42型-宏观经济学与货币经济学——货币与利率——货币体系；标准；制度；政府与货币体系
    • 电子52-宏观经济学和货币经济学——货币政策、中央银行、货币供应和信贷——货币政策

    NEP字段

    这篇论文已在下面宣布NEP报告:

    统计

    访问和下载统计

    更正

    本网站上的所有材料均由各自的出版商和作者提供。你可以帮助纠正错误和遗漏。请求更正时，请提及此项目的句柄：RePEc:bca:bocawp:22-10。请参阅一般信息关于如何更正RePEc中的材料。

    如果您编写了此项目，但尚未在RePEc注册，我们鼓励您这样做在这里。这允许将您的个人资料链接到此项目。它还允许您接受我们不确定的该项目的潜在引用。

    如果CitEc公司识别了书目参考，但没有将RePEc中的项目链接到它，您可以帮助这个表格.

    如果你知道引用这一条的缺失条目，你可以通过以与上述相同的方式为每个引用条目添加相关引用来帮助我们创建这些链接。如果您是此项目的注册作者，您可能还需要检查您的RePEc作者服务个人资料，因为可能有一些引文等待确认。

    有关此项目的技术问题，或更正其作者、标题、摘要、书目或下载信息，请联系：负责人（以下电子邮件可用）。供应商的一般联系方式：https://edirc.repec.org/data/bocgvca.html.

    请注意，更正可能需要几周时间才能筛选出来各种RePEc服务。

    思想是一个经济学研究论文服务。RePEc使用各出版商提供的书目数据。