Työttömyyden ennustaminen nyt aiempaa tarkemmaksi – Etla julkistaa uuden version ETLAnow-ennustemallista

Etla julkistaa tänään uuden, tehokkaamman version työttömyyden ennustamiseen kehitetystä ETLAnow-työkalusta. Projekti on osa ns. nykyhetken ennustamista (nowcasting) eli se hyödyntää myös suuria tietomassoja ennustekäytössä. Käytännössä uusi ETLAnow-malli (BVAR) yhdistää tämän päivän tehokkaimmat ekonometriset työkalut ja Google-hakudatan hyödyntämisen talousennustamisessa. Etlan ennusteryhmälle malli on jo tuottanut aiempaa tarkempia ennusteita Suomen työttömyyden kehityksestä.

Ennustamisen vaikeudesta huolimatta talousennusteet tarjoavat tärkeää informaatiota niin yritystoiminnan kuin poliittisenkin päätöksenteon tueksi. Tulevien vuosien talousnäkymien lisäksi yhä enemmän on alettu kiinnittää huomiota nykyhetken ennustamiseen (nowcasting), koska viralliset arviot monien makrotaloudellisten muuttujien nykytasosta julkaistaan huomattavalla viiveellä. Esimerkiksi bkt:n osalta viive on Suomessa puolitoista kuukautta arvioitavan vuosineljänneksen päättymisestä ja kuukausittainen työvoimatutkimus julkaistaan noin kolme viikkoa tarkasteltavan kuukauden päättymisen jälkeen.

Suomessa nykyhetken ennustamista on kokeiluluontoisesti kehitetty paitsi Etlassa, myös Suomen Pankissa (https://www.suomenpankki.fi/fi/tutkimus/ennustemallit/). ETLAnow on alun perin kehitetty yhteistyössä liki 30 eurooppalaisen tutkimuslaitoksen kanssa ja se tuottaa tällä hetkellä ennusteen työttömyysasteesta jokaisessa 28:ssa EU-maassa. Malli käyttää reaaliaikaisia tietoja työttömyyteen liittyvistä Google-hauista sekä tuoreimpia Eurostatin tietoja työttömyysasteesta, kuluttajahintaindeksistä ja taloudellisen ilmapiirin positiivisuudesta.

Etlassa ja Suomen Pankissa käytetyt BVAR-mallit soveltuvat hyvin suurien datamassojen analysointiin ja ovat tärkeitä työkaluja talouden ennustamisessa erityisesti silloin, kun ennustehorisontti on kohtuullisen lyhyt. Uusi ETLAnow (BVAR) onkin osoittautunut jo nyt aiempaa tarkemmaksi: tarkasteltaessa mallien tuottamia ennustevirheitä Suomessa 2014 tammikuusta kuluvan vuoden kesäkuuhun havaittiin uuden mallin keskivirheeksi 0,35 prosenttiyksikköä, kun se aiemmassa mallissa oli 0,53 prosenttiyksikköä.

– Uuden ETLAnow-mallin keskimääräinen ennustevirhe kutistui siis yli kolmanneksella. Uskomme, että malli pystyykin nyt tuottamaan kohtuullisen tarkkoja työttömyysennusteita noin viitisen kuukautta eteenpäin tulevaisuuteen, arvioi Etlan ennustepäällikkö Markku Lehmus.

ETLAnow tuottaa työttömyysennusteet automaattisesti päivittäin ja ne julkaistaan viikoittain myös Twitterissä (@ETLAnow). Etlan toinen nowcasting-kokeilu (ETLAnow asunnot) ennustaa asuntojen hintakehitystä Suomessa. Projektin ja alkuperäisen mallin on Etlassa kehittänyt Joonas Tuhkuri (Ph.D. Candidate, MIT) ja mallin uusimman version takana on tutkimusharjoittelija Jetro Anttonen. Mallia ylläpitää Etlassa ennustepäällikkö Markku Lehmus (https://www.etla.fi/etlanow/).

Lisätietoja: ennustepäällikkö Markku Lehmus, ETLA, p. 044-549 8455, markku.lehmus@etla.fi

Anttonen, Jetro: Nowcasting the Unemployment Rate in the EU with seasonal BVAR and Google Search Data (ETLA Working Papers 62)