マダガスカルのGDP予測における機械学習

この記事では、機械学習を使ってマダガスカルの国内総生産（GDP）をリアルタイムで推定する方法を探ります。つまり、公式の数字が発表される前に、国の経済活動を予測したいということです。そのために、さまざまな種類の機械学習モデルとその効果を見ていきます。

#ナウキャスティングとは？

ナウキャスティングとは、さまざまな高頻度指標を使って現在の経済活動を予測するプロセスを指す言葉です。これらの指標は、遅延がある伝統的な経済データよりもタイムリーです。マダガスカルの場合、この方法は特に有用で、政策立案者や研究者が経済の現状をより明確に把握できるようにします。

#経済モデルにおける機械学習の重要性

機械学習は、経済予測においてますます人気が高まっています。膨大なデータを分析し、従来の方法が見落とすかもしれないパターンを見つけるのに役立ちます。世界中の国々、先進国と発展途上国の両方で、機械学習は経済動向の予測を改善する能力を示しています。

#マダガスカル経済のナウキャスティングにおける課題

マダガスカルでのナウキャスティングには独自の課題があります。この国には限られた高頻度経済指標しかなく、存在するものも比較的短い期間をカバーしています。それにもかかわらず、我々の目標は、マダガスカルの実質GDPを効果的に推定する機械学習モデルを作成することです。異なるモデルのパフォーマンスを理解し、それらの強みを組み合わせてより良い予測を提供したいと考えています。

#使用したデータソース

この研究のデータは、マダガスカルの国家統計局や中央銀行など、いくつかの当局から得られました。我々はGDPに影響を与えると考えられるさまざまな経済指標の情報を集めました。これには、民間消費、投資、政府支出、純輸出が含まれます。

#データ準備

モデルを構築する前に、データを準備する必要があります。これは、インフレを考慮して名目値を実質値に調整することを含みます。また、機械学習アルゴリズムに適したデータにするために、スケーリングプロセスも適用します。これらの調整を行うことで、外れ値の影響を最小限に抑え、予測の精度を向上させることができます。

#データの分割

モデルのパフォーマンスを効果的に評価するために、データセットをトレーニングセットとテストセットに分割します。トレーニングセットはモデルを学習させるために使用し、テストセットは新しいデータをどれだけうまく予測できるかを評価するのに役立ちます。成長期、COVID-19によるリセッション、パンデミック後の回復など、異なる経済状況のもとでモデルを分析しました。

#使用した機械学習モデルの種類

マダガスカルのGDPを予測するために、いくつかの機械学習モデルを評価しました。これには以下が含まれます：

• パラメトリックモデル：リッジ、ラッソ、エラスティックネットのような線形回帰手法です。変数間の関係に基づいて予測を行うのに役立ちます。

• ノンパラメトリックモデル：k最近傍法、サポートベクター回帰、ランダムフォレストやXGBoostなどの木ベースのモデルが含まれます。これらのモデルは、パラメトリックモデルが見落とすかもしれない複雑なパターンを捉えることができます。

加えて、比較のために従来の計量経済モデルも使用します。これには、単変量自己回帰モデルや通常の最小二乗回帰が含まれます。

#機械学習モデルの説明

1. 自己回帰モデル：このシンプルなモデルは、過去のデータポイントが未来の値にどう関係するかを見ます。時間の経過に伴うトレンドを理解するのに役立ちます。

2. 通常の最小二乗法（OLS）：このモデルは、変数間の関係を推定し、予測値と実際の値の差を最小限に抑えるのに役立ちます。OLSの効果を従来の対数変換やロバストスケーリングと比較しました。

3. 正則化技術：リッジ、ラッソ、エラスティックネット回帰を使用し、重要でない変数の影響を減らすことでモデルのパフォーマンスを向上させます。

4. 主成分回帰（PCR）：このモデルは、次元削減と回帰を組み合わせています。相関のある多くの変数がある場合、それらを少数の成分に要約するのに役立ちます。

5. サポートベクター回帰（SVR）：このモデルは、データにフィットする最良の線（ハイパープレーン）を見つけることで動作します。誤差の余地を許容するため、非線形パターンを扱うのに特に有用です。

6. k最近傍法（k-NN）：この方法は、最近のデータポイントを見て値を予測します。データポイントの類似性に大きく依存するシンプルなアプローチです。

7. ランダムフォレスト回帰：このモデルは、データのランダムなサブセットに基づいて多くの決定木を構築し、それらの予測を平均して精度を高めます。複雑な関係を捉えるのに特に優れています。

8. XGBoost回帰：この高度な技術は、ブースティングの概念に基づいており、多くの弱い学習者（シンプルな決定木など）を組み合わせて予測の質を向上させます。

#モデル予測の統合

最高の予測を得るために、異なるモデルからの予測をアンサンブルアプローチを使って組み合わせました。この手法は、予測を平均し、過去のパフォーマンスに基づいて重みを付けることで機能します。こうすることで、個々のモデルの弱点を和らげ、より一貫した結果を得られることを期待しています。

#モデルパフォーマンスの評価

各モデルがGDPをどれだけうまく予測できるかを評価するために、ルート平均二乗誤差（RMSE）、平均絶対誤差（MAE）、平均絶対パーセンテージ誤差（MAPE）などの指標を使って予測誤差を測定します。数値が低いほど精度が良いことを示します。

#分析結果

さまざまな経済シナリオからの結果を見たとき、アンサンブルモデルが個々のモデルよりもよく機能することが多いことがわかりました。たとえば、テストフェーズ中に、XGBoostがGDPを予測するのに強いパフォーマンスを示し、特に見たことのないデータに直面したときに効果的でした。複数の個々の予測を統合したアンサンブルモデルは、従来の計量経済的手法を一貫して上回りました。

#COVID-19が予測に与えた影響

COVID-19パンデミックは経済に大きな変化をもたらし、ナウキャスティングをさらに困難にしました。数字を分析していると、パンデミックの期間を含むデータで訓練されたモデルは、急激な変動に適応するのに苦労していることが明らかになりました。しかし、安定した期間と危機の期間のデータを組み込むことで、モデルの予測が時間とともに改善されました。

#結論

私たちの研究は、マダガスカルのGDP予測の精度とタイムリーさを向上させる際の機械学習の可能性を強調しています。結果は、いくつかの機械学習モデルが従来の方法よりも優れた予測を提供することを示しています。アンサンブルアプローチを使用することで、特にパンデミックのような不安定な時期に、経済の複雑さを捉えることができます。この研究は、マダガスカルのGDPナウキャスティングに特に機械学習技術を適用する初めての試みの一つで、今後の研究や経済計画に対する貴重な洞察を提供しています。政策立案者は、これらのモデルを活用して現在の経済状況をよりよく理解し、情報に基づいた意思決定を行えることが期待されます。

さらなる改善のために、今後の研究では、もっとデータソースを追加し、異なる経済状況下でこれらのモデルの安定性を評価することができるでしょう。これにより、将来的にさらに信頼性の高い予測が得られる可能性があります。