ナウキャスティングモデルによる実質GDPの早期把握

近年、Hayashi and Tachi（2022）や浦沢（2021）によるＧＤＰナウキャスティングモデルの予測値の公表が始まるなど、実質ＧＤＰを早期に把握する手段として、ナウキャスティングモデルが注目されている。本稿では、こうした運用実績の高い手法や機械学習によって得た複数の予測系列から精度の高いものを抽出し、それらにウェイト付けを行う手法によってＧＤＰナウキャスティングモデルを構築した。更に、一部のマクロ経済統計については、オルタナティブデータ・業界統計などの速報性の高いデータによって得た推計値をモデルに取り込むことで、より早期に経済活動の変動を捉えることを試みた。

こうして構築されたモデルによる実質ＧＤＰ予測の精度は市場予測の精度を上回り、同モデルは実質ＧＤＰの早期把握に有効な手段であることが示唆された。ただし、コロナショック以降はＧＤＰナウキャスティングモデルによる予測値と実質ＧＤＰ成長率の実績値の乖離が大きくなる傾向が見られるなど課題も残る。