Geleneksel Nowcasting amacına uygundu, ancak Covid-19 krizi çoğu model için zorlayıcıydı. Yeni nesil bir yaklaşım, kritik karar vermeyi ve ilerleyen stratejiyi destekleyebilir
Nowcasting nedir sorusu sorulduğunda, forecasting yani gelecek tahmini kelimesinden türetilmiş olup, daha şimdiki zamanda geliştirilen taktiklerin etkisine verilen addır. Türkçe'de henüz resmî bir karşılığı bulunmamakta. Büyük ekonomik belirsizlikler karşısında, karar vericiler için bilgiyi hızlı bir şekilde toplama ve yorumlama yeteneği, özellikle bir kriz iyileşmeye dönüştüğünde veya tam tersi olduğunda çok önemlidir. Gelişen durumu hızlı ve uygun bir şekilde anlayabilen ve buna tepki verebilenler sadece hayatta kalmakla kalmayacak, aynı zamanda daha dirençli bir organizasyon yaratacaktır.
Bu amaçla, önde gelen kurumlar, dot-com balonuna ve 2008'deki durgunluğa yanıt olarak geliştirilen bir tahmin modeli olan, karar verme araç kutularına giderek artan bir şekilde şimdi yayını ekliyor. Şimdi tahminler, geçmiş krizler sırasında tipik ekonomik verilere aşırı güvenmekten kaynaklanıyordu - çoğu zaman altı aya kadar yayın gecikmelerine maruz kalıyordu - bu da birçok kuruluşu hem kaçırılan fırsatlara hem de potansiyel risklere maruz bırakıyordu.
Nowcasting, ekonomik göstergelerin ve itici güçlerin zamanında bir görünümünü sağlamak ve daha dinamik planlamayı mümkün kılan birkaç ay ileriye dönük içgörüler sağlamak için geniş bir kaynaklar kümesinden gelen karmaşık ekonometrik teknikleri ve eş zamanlı verileri kullanır. COVID-19 salgını vurduğunda, birçok hükümet, finans ve diğer kurum, dünya çapında meydana gelen hızlı ekonomik değişimleri yakalamayı ümit ederek şimdi cevaplar için tahminlere yöneldi.
Geleneksel şimdiki zaman yayını genellikle amacına hizmet ederken - kurumların şu anda nerede durduklarını bilmelerini sağlarken - COVID-19 krizi, Brexit ve ABD-Çin ticaret savaşı gibi büyük öngörülemeyen olaylar sırasında da benzersiz zorluklarla karşılaşmıştır. ekonomik göstergeler arasındaki birçok ilişkide önemli makroekonomik yapısal kırılmalar yarattı.
Buna ek olarak, tipik şimdiki tahmin modelleri, birçoğu 50'ye kadar ekonomik büyüme itici gücü ve çeşitli veri ve varsayımlarla birlikte son derece karmaşık hale geldi. Model ne kadar karmaşıksa, yanıtta değişebilen değişkenler arasındaki geçmiş ilişkilerin sayısı o kadar fazla olur ve bu da modelin tahminlerini güvenilmez hale getirir. Aynı zamanda, ayak sesi, hava kirliliği seviyeleri ve çevrimiçi aramalarla ilgili veriler gibi alternatif yüksek frekanslı değişkenler, piyasa sinyallerini etkili bir şekilde iletir, ancak geleneksel modellere dahil edilmez. Bu değişkenlere danışmadan sağlam kararlar vermek sorunlu olabilir.
Bu nedenle, bugünün şimdiki değerlendirme yaklaşımının yenilenmesi gerektiğine inanıyoruz. Her sektör ve coğrafya için yalnızca en alakalı, tamamlayıcı ve sağlam temel performans göstergelerini (KPI'ler) seçerek değişkenlerin sayısını azalttığımızda daha güvenilir sonuçlar gözlemliyoruz. Modeller, ekonominin gelişimine ilişkin düzenli olarak daha tutarlı bir görünüm sağlayan ve zaman içinde daha güçlü olan ve değiştirilmiş istatistiksel modellerde esneklik yaratan seçilmiş yüksek frekanslı açıklayıcı değişkenler içerdiğinde sonuçların daha doğru olduğunu görürüz.
Şimdi yayınlamaya yönelik bu yeni yaklaşım, tahminleri yorumlamayı, yapısal kırılmaları anlamayı ve anlık bilgiler sağlamayı kolaylaştırır. Dahası, kurumlar, ekonomik göstergelerin şimdiye kadar yayınlanmış bir görünümüne yakından bakarak, hangi endüstrilerin en dayanıklı olduğunu gözlemleyebilir, buna göre uyum sağlayabilir ve en son verilere dayanarak daha bilinçli kararlar alabilir. Bu daha sağlam modeller için bile, elbette, kuruluşların yapısal kırılmalar için kapsamlı bir kontrole ihtiyacı vardır.
Nowcasting gerçek zamanlı bir görünüm sağlar
Zamanında bilgi, kurumların politika analizi için gerçek zamanlı bilgileri izlemelerine izin verdiği için, büyük bir ekonomik değişimin başlangıcında veya bir krizin çukurunda toparlanma başladığında asla daha önemli değildir. Geleneksel tahminin bu gibi durumlarda oynayacağı bir rol olsa da, şimdi tahmin daha da ileri giderek, resmi ekonomik göstergeler henüz yayınlanmadığında bile kurumların hem mevcut ekonomik durumu hem de yakın geçmişi anlamalarına yardımcı olur. Örneğin, birkaç ay gecikme eğilimi gösteren ve kriz izleme gösterge tablolarını ve senaryo analizlerini eski verilere veya öznel görüşlere dayanmaya zorlayarak potansiyel yaratan, GSYİH büyümesinin bir öngörücüsü olarak son derece etkili olduğu kanıtlanmıştır. sadece karar verme sürecini zayıflatmakla kalmaz, aynı zamanda riski de artırır.
Bu nedenle Nowcasting, şirketlere ve düzenleyicilere kararları dayandıracakları, senaryoları gerçekleştikçe belirleyebilecekleri ve toparlanmanın hızını doğru bir şekilde tahmin edecekleri zamanında istihbarat verebildi. Geleneksel modeller ve vekillerin yayın gecikmeleri nedeniyle doğru tahminler vermede başarısız olduğu ve politika yapıcılara ve şirketlere kriz durumlarına tepki verirken avantaj sağladığında özellikle güçlü olduğu kanıtlanmıştır.
Nowcasting, şirketlere ve düzenleyicilere kararları dayandıracakları ve iyileşme hızını doğru bir şekilde tahmin edecekleri zamanında istihbarat verdi.
Ekonomik krizler modeli zorluyor
Yararlılıklarına rağmen, kurumların geleneksel şimdiki zaman döküm modellerini yeniden gözden geçirmelerini tavsiye ediyoruz. Bu modeller, COVID-19 salgını sırasında sıklıkla mantıksız sonuçlar üretti ve ekonomiyle ilgili yanıltıcı okumalar sağladı - bu, büyük ekonomik stres ve belirsizlik veya ekonomik bozulma dönemleriyle karakterize edilen herhangi bir durumda beklediğimiz bir sonuç.
Modellerin güvenilmezliği, öncelikle çok fazla değişkene bağlı olmalarından kaynaklanmaktadır. Örneğin bir pandeminin neden olduğu yapısal bir kırılma sırasında ve bunun sonucunda ülkelerin kilitlenmesi ve dünya çapında işletmelerin kapanması sırasında, çok sayıda değişken arasındaki ilişkiler bozulur ve beklenmedik olayların etkisini yakalayamaz ve ekonomiyi açıklayamaz. gerçek zamanlı.
Buna ek olarak, 2008 durgunluğu gibi küresel ekonomik krizler genellikle bölgeler ve endüstriler arasında karşılaştırılabilir etkilere sahipken, pandemiye bağlı kapanmalar her ülkeyi ve sektörü oldukça farklı şekilde vurdu. Birleşik Krallık gibi uluslararası seyahate daha fazla bel bağlayan ülkeler, Almanya gibi ülke içi seyahate dayanan ülkelere göre daha ağır etkilendi. Otomotiv ve konaklama endüstrisi durma noktasına geldi ve fabrikalar, showroomlar, oteller ve restoranlar kapandı. Bununla birlikte, tüketim malları, fitness ekipmanları ve sağlık ürünlerine olan talep arttı.
Yeni nesil bir Nowcasting yaklaşımının zamanı geldi
Geleneksel modellerin sınırlamaları ışığında, değişkenlerin sayısını her bir coğrafya veya sektör için, bireysel ekonomik ortama bağlı olarak seçilen birkaç sayıya indirgemek için ülkeye ve sektöre özgü uzmanlığı kullanan güncel tahminlere değiştirilmiş bir yaklaşım öneriyoruz. Her bir çekirdek değişkenin özel seçimi göz önüne alındığında, değişkenler arasındaki ilişkiler, büyük bir kriz sırasında bile, zaman içinde nispeten istikrarlı olacaktır. Kuşkusuz, ne kadar çok değişken kullanılırsa, bir ekonomik değişimi açıklamak o kadar kolay olur; bununla birlikte, daha fazla değişken kullanmak, özellikle dışsal bir şoka tepki olarak, bazı istatistiksel ilişkilerde daha büyük bir kopma şansı anlamına gelir.
Bu gözden geçirilmiş şimdiki tahmin modeli, ekonomik stres dönemlerinde daha esnek ve sağlam olacaktır. Ekonomik açıdan sezgisel sonuçlar sağlayacak, tamamlayıcı, yüksek frekanslı verilerin değerlendirilmesini içerecek ve aynı anda zamanında ve benzersiz olan ekonomik içgörülere erişim sunacaktır.
Örneğin, farklı ABD şehirlerinde tüketici harcamaları, iş uygulamalarından gelen ücretler ve mobilite trend raporlarından gelen müşteri sayısı gibi veriler birleştirilerek tahmin edilebilir. Daha karmaşık bir örnek olarak: Euro bölgesi kapitalizasyon oranları, bu makalenin yazıldığı tarihte yalnızca Ocak 2021'e kadar mevcuttur. Bununla birlikte, yenilenmiş bir şimdiki tahmin modeli, bir avuç gerçek zamanlı kullanarak çeşitli Avrupa ülkelerindeki mevcut kapitalizasyon oranlarını tahmin edebilir. ve her biri için perakende güven göstergeleri, borsa endeksleri, fiyat beklentileri, inşaat tahminleri, baz metal fiyatları ve üretimi ve hatta finansal kurumlara mevduatlar gibi yüksek frekanslı değişkenler. Değişken seçimi elbette endüstri ve sektör uzmanları tarafından yönlendirilmelidir.
Benzer şekilde, Avrupa'da sektör düzeyinde brüt katma değer (GSKD) için yayınlanan rakamlar, yalnızca 2020'nin ikinci çeyreğine kadar mevcuttur. Ancak, yeni tahmin yaklaşımı, seçilen değişkenleri kullanarak, ilk çeyrek boyunca Bölgesel Gayrisafi Katma Değer (GSKD)'nin bir tahminini sağlayabilir.
Ayrıca, son toparlanmada her bölgenin ve endüstri sektörünün farklı deneyimlerini vurgulayabilir. Yüz yüze etkileşimlere bağımlı olan ve gereksiz nitelikte olan sektörlerin, ülkeler uluslararası pazarlara daha fazla bağımlı olduğu gibi, iyileşme sürecinin yavaş olduğuna dikkat edin.
Nowcasting, karar vermeyi ve stratejiyi destekler
Her türden kuruluş, farklı ülkelerde farklı sektörlerin farklı şekilde etkilendiği gerçeğini göz önünde bulundurarak, karar verme süreçlerini desteklemek ve kurtarma stratejilerini şekillendirmek için bu yeni tip şimdiki değerlendirme modeli tarafından üretilen güncel ülke ve sektör bilgilerini kullanabilir. farklı kriz türleri sırasında.
Devlet kurumları için şimdiye kadar tahmin, ekonominin mevcut durumu ve gidişatı hakkında gerçek zamanlı bilgiler sağlayabilir. Gelir planlaması ve nakit akışı yönetimini bilgilendirebilir. Önceki politikaların etkisine ilişkin değerlendirmeler sağlayabilir ve ayarlama ihtiyacını bildirebilir. Ve belirli bir sektörde önemli bir gerileme yaşanması durumunda proaktif olarak destek paketleri hazırlayabilir.
Finansal kurumlar için şimdiye kadar tahmin, belirli sektörlerde ve coğrafyalarda yatırım fırsatlarının belirlenmesini destekleyen ekonomik değerlendirmelerin yapılmasına yardımcı olabilir. Ayrıca, sektörel eğilimler ve ekonomik iyileşme yollarına ilişkin içgörülere dayalı satış kampanyalarını şekillendirebilir; borç verme stratejileri, fiyatlandırma ve kısıtlamalar hakkında talimat vermek; ve erken uyarı sistemine girişi güncelleyin.
Endüstriyel işletmeler, tüketici talebinin ve sektör gelişiminin zamanında bir görünümünü sağlamak için şimdi yayını kullanabilir ve bu da üretim ve satış stratejilerini yeniden düşünmelerine olanak tanır.
Kuruluşlar, önce uzun bir yayın gecikmesine sahip olan ve karar verme için en önemli olan KPI'leri belirleyerek yeni bir şimdi yayınlama modeli oluşturabilirler. Daha sonra bu KPI'ları istatistiksel olarak daha hızlı ve daha sık kullanılabilen ilgili değişkenlerle ilişkilendirmeleri gerekir. Sonuçta ortaya çıkan modeli uzmanların gözden geçirmesi ve daha sonra bilgili karar vermeyi desteklemek için kullanmaları gerekir. Model, performansına ve tahminleri desteklemek için daha fazla verinin mevcudiyetine bağlı olarak zaman içinde daha da iyileştirilebilir.
Yeni model tamamlandığında, kuruluşlar bunu süreçlerine ve sistemlerine entegre ederek güvenilir izleme, kolay güncellemeler ve karar alma sürecine doğrudan girdi sağladıklarından emin olmalıdır.
Comments