Notka będzie o roli danych o wysokiej częstotliwości wykorzystywanych przez analityków do prognozowania zmian w gospodarce podczas kryzysów gospodarczych.
Dane dla ekonomistów stanowią podstawowe źródło analiz i prognoz. Korzystają oni z własnych algorytmów, które na podstawie twardych danych z gospodarki takich jak produkcja przemysłowa, produkcja budowlana, sprzedaż detaliczna szacują dynamikę PKB. Problem polega na tym, że te dane prezentowane są przez GUS z dużym opóźnieniem (około 20 dni po miesiącu, którego dotyczą). W przypadku, niektórych sektorów ten czas jest jeszcze dłuższy (np. sektor usług).
Wcześniejszy, choć obarczony większym błędem prognostyk kierunku zmian w gospodarcze dostarczają tzw. dane miękkie opierające się głównie na ankietach nastrojów badanej grupy (np. PMI bada nastroje w przemyśle a GUS bada nastroje konsumentów). Problem polega na tym, że mimo iż wyniki tych badań pozwalają analizować możliwe trendy w gospodarce z wyprzedzeniem to po pierwsze są one obarczone większym błędem (przykład PMI w Polsce) a po drugie to też nie są dane wysokiej częstotliwość (publikacja raz w miesiącu).
W czasach kryzysu rośnie zapotrzebowanie na dane wysokiej częstotliwości, które pozwalają szybciej wychwycić zmiany w gospodarce i mogą służyć do szybszego i trafnego przewidywania wskaźników makro takich jak np. PKB.
W obecnym kryzysie spowodowanym przez COVID ekonomiści niektórych banków komercyjnych zdecydowanie dokładniej przewidzieli skalę spadku dynamiki PKB w drugim kwartale 2020 niż ekonomiści NBP, którzy dysponują większą bazą danych miękkich ponieważ sami cyklicznie prowadzą badania ankietowe w polskiej gospodarce.
W opisie do swoich prognoz podkreślali, że w związku z bezprecedensową strukturą obecnego kryzysu w większym stopniu korzystali z danych wysokiej częstotliwości takich jak systemowe wyciągi z transakcji kartami płatniczymi, raportów operatorów i aplikacji wykorzystujących lokalizatory GSM dotyczących przemieszczania się ludności oraz narzędzi badających trendy w rodzaju sentencji najczęściej używanych w wyszukiwarkach internetowych.
Obecny kryzys różni się od poprzednich skalą spadku konsumpcji.
Źródło: [link].
Zatem uwzględnienie do algorytmów szacowania wskaźników makro analizy zachowań konsumentów na podstawie analizy danych o wysokiej częstotliwości takich jak transakcje kartami, raporty z badania odwiedzanych przez nich miejsc oraz wpisywanych przez nich fraz w wyszukiwarkach internetowych okazało się słusznym kierunkiem.
Przykładem implikacji części ze wspomnianych danych wysokiej częstotliwości jest wskaźnik Pekao Tracker.
"Ekonomiści Banku Pekao S.A. stworzyli Pekao Tracker - nowy codzienny indeks, który w czasie rzeczywistym mierzy aktywność gospodarczą. Wskaźnik bazuje na wewnętrznych danych bankowych Pekao oraz na publicznych źródłach. Indeks jest odpowiedzią na pandemię, która czyni opóźnione dane miesięczne czy kwartalne mniej przydatnymi w sytuacji, gdy okoliczności gospodarcze zmieniają się znacznie w krótkim czasie."
Więcej tutaj: [link].
Część analityków wspiera się dodatkowo raportami Google Trends [więcej o Google Trends] oraz Google Mobility [Więcej o Google Mobility].
Jak wspomniałem koncepcja ta okazała się słuszna co znalazło odzwierciedlenie w rankingu Parkietu dotyczącego najlepszych prognoz makro. Banki, które wykorzystały dane wysokiej częstotliwości do analiz makro zajęły całe podium rankingu.
"Konkurs | Najlepsi progności półrocza
Publikowane w I połowie br. wskaźniki makroekonomiczne i rynkowe najcelniej prognozowali ekonomiści z banków Pekao, PKO BP i mBanku. Zespół BOŚ, który przez trzy lata z rzędu wygrywał konkurs prognostyczny „Parkietu", na półmetku tegorocznej edycji jest na siódmej pozycji, ale wyłącznie za sprawą nieudanego I kwartału. W samym II kwartale był już na drugim miejscu. Pierwszą piątkę najlepszych prognostów polskiej gospodarki w I półroczu uzupełniają zespoły banków Millennium i Pocztowego."
Źródło [link].
Tak się składa, że te właśnie banki nie czekając na twarde dane GUS (obecnie dostępne są tylko dane za pierwszy miesiąc trzeciego kwartału) zdecydowały się właśnie podnieść prognozy PKB na 2020r.
https://twitter.com/mbank_research/status/1301793130887499776
https://twitter.com/Pekao_Analizy/status/1301903693940432902
