新局面を迎えるナウキャスティング

新型コロナが促すマクロ経済分析へのデータサイエンスの本格的導入

RSS

2021年02月26日

経済調査部主任研究員溝端幹雄

PDFダウンロード

サマリー

◆本シリーズでは、近年のマクロ経済分析・予測におけるデータサイエンス（ビッグデータ・オルタナティブデータのような新しいデータや、機械学習のような新しい分析手法）の活用状況を概観することにしたい。

◆新型コロナウイルス感染症による影響が長期化する中、急激な経済環境の変化を迅速に把握に対応するためナウキャスティングモデルに耳目が集まっている。ただし、今回のコロナ禍で話題になっているのは、現在のナウキャスティングモデルが足元の急激な変化を十分に捉えきれなかったことだ。その原因として、公表までにタイムラグのあるマクロ経済データを使っていることや、モデルの構造上、急激な経済悪化（非線形的な動き）をモデルで追認できないことが挙げられている。

◆こうした課題に対して、ナウキャスティングモデルに電力消費データなどのリアルタイムで取得できる高頻度データを用いて、高精度かつリアルタイムでマクロ経済動向を捉える研究が出てきている。さらに、これまでビッグデータを用いたマクロ経済予測のパフォーマンスが期待されたほど良くなかったこと、モデルの構造がブラックボックスなために予測の運用上で欠点があったことなどの課題も、次第にその解決策が提示されつつある。

◆もちろん、データサイエンスをマクロ経済分析に適用するには超えるべき課題も多い。しかしながら、海外の様々な研究が示すように、ビッグデータや機械学習などのAI的手法がマクロ経済分析においても大きな期待を寄せられている点は変わりない。今後、マクロ経済分析でも地に足の着いた形でデータサイエンスの活用が本格化するものと期待される。

このコンテンツの著作権は、株式会社大和総研に帰属します。著作権法上、転載、翻案、翻訳、要約等は、大和総研の許諾が必要です。大和総研の許諾がない転載、翻案、翻訳、要約、および法令に従わない引用等は、違法行為です。著作権侵害等の行為には、法的手続きを行うこともあります。また、掲載されている執筆者の所属・肩書きは現時点のものとなります。