Machine learning in macroeconomic forecasting - Nyholm, Sebastian (2022)
Dataa on aina ollut saatavilla paljon taloudesta, mutta sen kaiken käyttäminen talouden ennustamisessa on ollut hankalaa. Perinteiset ennustamisen ja arvioinnin mallit eivät ole osoittautuneet olevan kovin tarkkoja makrotalouden ennustamisessa. Modernit koneoppimisen menetelmät ovat osoittautuneet hyviksi monessa eri tilanteessa ja monella eri alalla. Koneoppiminen on vahvimmillaan juuri ennusteiden tekemisessä. Taloutta on aina pyritty ennustamaan ekonometrisillä malleilla, mutta koneoppimisen on huomattu monessa paikassa olevan tarkempi ennusteissaan kuin perinteisemmät mallit. Koneoppimista voidaan käyttää työkaluna ennustamisessa monien eri metodien ja algoritmien kautta, joilla kaikilla on omat vahvuutensa sekä heikkoutensa. Jokaista näistä voidaan käyttää erilaisten ennusteiden tekemisessä juuri niiden vahvuuksien ja heikkouksien perusteella. Ennustaa voi esimerkiksi bruttokansantuotteen kasvua ja pienenemistä, inflaatiota tai velkakirjojen korkoja. Koneoppimisen menetelmien on huomattu olevan tehokkaampia kuin perinteisten aikasarja-analyysien, ja vain tulevaisuus näyttää kuinka tarkasti koneoppimista opitaan hyödyntämään makrotalouden ennustamisessa. Tämä kirjallisuuskatsaus avaa koneoppimista, sekä perehtyy tarkemmin sen eri metodeihin ja kertoo miten koneoppimista ja näitä eri metodeja voidaan käyttää talouden ennustamisessa.