Prévision immédiate du PIB par apprentissage automatique — le test en temps réel de la Reserve Bank of New Zealand sur environ 600 indicateurs

La Reserve Bank of New Zealand - Te Pūtea Matua a publié le document de travail DP2019/03, « Nowcasting GDP using machine learning algorithms: A real-time assessment », par Adam Richardson, Thomas van Florenstein Mulder et Tugrul Vehbi. L'article a testé un éventail de méthodes d'apprentissage automatique — dont la régression régularisée, les forêts aléatoires, les arbres de boosting et les réseaux de neurones — face à environ 600 indicateurs macroéconomiques et financiers, en utilisant de véritables données en temps réel du taux de croissance trimestriel du PIB néo-zélandais plutôt que des chiffres finaux et révisés.

Constituer la base de données probantes pour la pratique de prévision propre à la Banque, en testant si les méthodes de nowcasting par apprentissage automatique pouvaient améliorer un modèle de référence autorégressif standard pour estimer la croissance trimestrielle du PIB en temps réel.

Les algorithmes les plus performants (arbres de boosting, régression à vecteurs de support et réseaux de neurones) ont réduit les erreurs moyennes de nowcasting d'environ 20 à 30 % par rapport à un modèle de référence autorégressif standard, plusieurs modèles d'apprentissage automatique produisant des erreurs quadratiques moyennes inférieures à la fois au modèle AR et à un modèle à facteurs dynamiques utilisé comme comparateur. Les travaux ont ensuite été publiés dans la revue à comité de lecture International Journal of Forecasting.

L'article conclut que les méthodes « montrent le potentiel d'améliorer les prévisions officielles de la Reserve Bank of New Zealand ». Le résultat publié démontre une amélioration rigoureusement testée et validée en temps réel dans un exercice technique de prévision ; il ne permet toutefois pas de confirmer que les nowcasts issus de l'apprentissage automatique ont été formellement intégrés, de manière continue, dans les prévisions publiées par la Banque dans sa Déclaration de politique monétaire.