Suomen Pankin lyhyen aikavälin malli ennustaa ajantasaisesti BKT:n kehitystä

Mallin taustalla oleva algoritmi piirtää kuvaa Suomen talouden tilasta 47 eri indikaattorin perusteella. Nyt malli ennakoi, että talouskasvu hidastuu syksyllä.

Talous ja yhteiskunta
13.6.2018

Suomen Pankin lyhyen aikavälin malli on niin sanottu nowcasting-ennuste. Sen toiminta perustuu algoritmiin, joka arvioi BKT:n kehitystä automaattisesti malliin syötetyn tuoreen datan perusteella.

– Mallin vahvuus on se, että se toimii nopeasti ja pystyy yhdistelemään eri lähteistä tulevia hyvin erityyppisiä muuttujia. Tämän tiedon perusteella se antaa kokonaiskuvan talouden nykytilasta ja kehityksestä, kertoo Juha Itkonen, joka työskentelee ekonomistina Suomen Pankin rahapolitiikka- ja tutkimusosastolla.

Mallin laatima ennuste perustuu 47 eri indikaattoriin, joita päivitetään aina, kun ne tuottavat uutta tietoa. Muuttujien joukkoon mahtuu kovaa dataa taloudesta ja työllisyydestä, mutta myös pehmeää dataa esimerkiksi kuluttajien ja yrittäjien luottamuksesta.

– Kun malli saa uutta dataa, se oppii virheistään ja tarkentaa kuvaa talouden rakenteesta. Siinä mielessä se myös oppii uutta koko ajan.

Yllättävillä uutisilla on suuri painoarvo

BKT-ennusteita laativat monet muutkin tahot, mutta lyhyen aikavälin malli osaa jotain, mikä ei ole mahdollista perinteisillä menetelmillä. Kyseessä on niin sanottu uutisanalyysi. Malli poimii esiin kokonaiskuvasta poikkeavan datan, jonka vaikutus on vahva.

– Jokaisen tilastojulkistuksen yhteydessä malli arvioi, kuinka yllättävä kyseinen tieto on tilannekuvan kannalta ja kuinka paljon kyseinen tieto vaikuttaa BKT:n ennusteeseen. Se auttaa meitä arvioimaan eri tietojen painoarvoa kokonaiskuvan kannalta.

Käytännössä mallista näkee yhdellä silmäyksellä, miten vahva uuden tiedon vaikutus BKT:n kehitykseen on, ja vaikuttaako tieto positiivisesti vai negatiivisesti.

Uutisanalyysin avulla päästään eroon samansuuntaisten tietojen toisiaan vahvistavasta vaikutuksesta.

– Kun taloudessa menee hyvin, indikaattorit antavat koko ajan dataa, joka vahvistaa positiivista yleiskuvaa. Kun uutta ja positiivista dataa tulee koko ajan, ennustajille tulee houkutus muuttaa kokonaiskuvaa koko ajan positiivisemmaksi.

Hyvä esimerkki uutisanalyysista saatiin viime vuoden lopussa.

– Viime vuoden marras–joulukuussa työllisyys parani huomattavasti. Paranemista toki odotettiin, mutta luvut olivat silti poikkeuksellisen hyviä. Tämä nosti mallin BKT-ennustetta aika lailla.

Inhimillisten tekijöiden vaikutus on karsittu pois

Lyhyen aikavälin mallin ennuste perustuu vain ja ainoastaan algoritmin laskemaan arvioon. Yksikään tutkija ei korjaa ennustetta suuntaan tai toiseen.

– Psykologiasta tiedetään, että ennustamisessa on aina monia potentiaalisia harhatekijöitä. Omat toiveet tai jopa ennustajan mielentila saattavat vaikuttaa arvioon kokonaisuudesta. Algoritmin ennuste perustuu vain dataan. Tutkijan optimismi tai pessimismi ei pääse vaikuttamaan kokonaisarvioon.

Inhimillisen arvioijan puuttuminen on toisaalta mallin heikkous.

– Malli katsoo vain dataa. Se ei osaa hyödyntää muuta talouteen vaikuttavaa tietoa. Kun ekonomistit tekevät ennusteita, he pystyvät hyödyntämään myös sanallisessa muodossa olevaa tietoa.

Itkonen korostaakin, että lyhyen aikavälin malli ei ole Suomen Pankin virallinen ennuste, joka julkaistaan kaksi kertaa vuodessa.

Vanhat mallit olivat liian optimistisia

Automaattiseen ja laajasti dataa hyödyntävän ennustemallin tarve tuli esille finanssikriisin jälkeen.

– Finanssikriisin jälkeisenä aikana talouden rakenteet ovat muuttuneet huomattavasti. Huomasimme, että vanhat mallit tuppasivat tuottamaan ylioptimistisia ennusteita. Lähdimme rakentamaan mallia, joka toimisi paremmin nykyoloissa.

Algoritmin laatiminen otti oman aikansa.

– Taustalla on rahapolitiikka- ja tutkimusosaston pitkäjänteinen tutkimustyö. Keskeisessä roolissa on ollut ekonomisti Petteri Juvonen, joka on koodannut ennustemallin. Päätimme tehdä ennusteen julkiseksi niin, että kaikki pääsevät käyttämään sitä verkossa.

Lyhyen aikavälin malli avattiin yleisölle joulukuussa.

– Olemme olleet mallin toimintaan tyytyväisiä. Olemme myös pyrkineet parantamaan mallia jatkuvasti ketterän kehityksen hengessä. Olemme saaneet paljon palautetta, ja sen perusteella olemme muuttaneet varsinkin internetsivun ulkoasua.

Kovin kasvuvaihe on jo ohi

Noususuhdanne Suomen taloudessa on jatkunut jo jonkin aikaa. Antaako malli jo viitteitä kasvun taittumisesta?

– Mallin perusteella näyttää siltä, että kaikkein kovin kasvuvaihe ajoittui vuoden vaihteeseen. Sen jälkeen mallin antama kasvuennuste on tullut alaspäin.

Malli antoi ensimmäisen vuoden 2018 kolmanteen kvartaaliin saakka ulottuvan BKT-ennusteensa 28. toukokuuta. Sen mukaan talous kasvaa kolmannella kvartaalilla 0,6 prosenttia.

– Kasvu hidastuu hieman, mutta kasvuvauhti on edelleen hyvä, arvioi Itkonen.

Mallin tuottama uutisanalyysi kertoo, että kasvuennustetta veti alaspäin erityisesti tieto teollisuuden kapasiteetin käyttöasteen laskusta. Päinvastaiseen suuntaan vaikuttivat rakentamisen luottamusindikaattori ja kuluttajien luottamus omaan talouteensa.

Suomen Pankin lyhyen aikavälin malli

Lue lisää
Kenen vastuulla on datatalouden vastuullisuus?

Kenen vastuulla on datatalouden vastuullisuus?

EU:ssa halutaan luoda uusi vastuullisen datatalouden malli, joka perustuu eurooppalaiseen arvopohjaan ja avaa mahdollisuuksia myös pienille yrityksille. Mutta pysyykö Eurooppa Kiinan ja USA:n...

Tulevaisuuden kirjasto on tekemisen paikka

Tulevaisuuden kirjasto on tekemisen paikka

Kirjastot ovat muuttumassa kulttuurikeskuksiksi, joihin tullaan viihtymään, kokemaan, jakamaan ja oppimaan. Joulukuussa aukeava Oodi on tässä edelläkävijä. Se mullistaa täysin perinteisen...

Vastuullisuus on liiketoiminnan edellytys

Vastuullisuus on liiketoiminnan edellytys

Suomalaisella startup -kentällä on tapahtunut paljon viime vuosina – varsinkin cleantech-puolella. Yhä useampi yritys haluaa edistää toiminnallaan kestävän kehityksen periaatteita.

Tuoreimmat

OP sosiaalisessa mediassa