Nowcasting 101

Digital Economy, Society

ตีพิมพ์ครั้งแรก: กรุงเทพธุรกิจ วันที่ 5 ส.ค. 2559

ท่านผู้อ่านอาจเคยได้ยินคำว่า Nowcasting มาบ้าง คำๆนี้มีความหมายอย่างไร และมีความน่าสนใจอย่างไร จะขอนำมาเล่าให้ฟังในบทความนี้ค่ะ

คำว่า Nowcasting มาจากคำว่า Now + Forecasting  ซึ่งปกติแล้วการทำ Forecasting จะเป็นการนำข้อมูล ในช่วงเวลาก่อนหน้ามาใช้คาดการณ์ Economic Indicator ในช่วงเวลาถัดไป  แต่การทำ Nowcasting เป็นการใช้ข้อมูลในช่วงเวลาปัจจุบันมาใช้คาดการณ์ Economic Indicator ในช่วงเวลาเดียวกัน  โดย Choi and Varian (2009) อธิบายว่ามันคือการ “Predicting the Present” หรือคือการ “คาดการณ์ปัจจุบัน”

หากจะมองให้เห็นภาพจะขอยกตัวอย่างการทำ GDP Nowcasting มาอธิบาย  ปกติตัวเลขทางเศรษฐกิจ ที่สำคัญ เช่น ตัวเลข GDP จะออกมาค่อนข้างช้า  ในประเทศสหรัฐอเมริกา ตัวเลข GDP ของแต่ละไตรมาส จะออกมาหลังสิ้นไตรมาสนั้นไปแล้ว 1 เดือน และจะมีการ Revise อีก 2 ครั้งหลังจากนั้น (ส่วนตัวเลข GDP ของประเทศไทย จะออกมาหลังสิ้นไตรมาสนั้นไปแล้วประมาณ 1 เดือนครึ่ง)  อย่างไรก็ดีผู้กำหนดนโยบาย อาจมีความจำเป็นที่ต้องการจะทราบแนวโน้มของ GDP ในไตรมาสนั้นๆ เพื่อประกอบการตัดสินใจ ในเรื่องสำคัญๆ ก่อนที่ตัวเลข GDP จริงของไตรมาสนั้นๆจะออกมา

ปกติแล้วตัวเลข GDP จะมีองค์ประกอบหรือมีความเกี่ยวพันกับข้อมูล Economic Activities ต่างๆ เช่น ตัวเลขที่เกี่ยวกับด้านการผลิต ตัวเลขที่เกี่ยวกับการค้าต่างประเทศ ตัวเลขที่เกี่ยวกับตลาดแรงงาน ฯลฯ ซึ่งตัวเลขเหล่านี้อาจถูกจัดเก็บในช่วงเวลาที่ถี่กว่า เช่น เป็นข้อมูลรายเดือน หรือ อาจถูกรวบรวมและประกาศ ออกมาได้ก่อนตัวเลข GDP ของไตรมาสนั้นๆ เพราะฉะนั้นหากอยากรู้ตัวเลข GDP ของไตรมาสนี้ในตอนนี้ (ก่อนที่ตัวเลขจริงจะออกมา) ก็สามารถนำข้อมูลต่างๆเหล่านี้ ซึ่งเป็นข้อมูลของไตรมาสนี้ มาช่วยในการคาดการณ์ GDP ของไตรมาสนี้ได้

โดยในประเทศสหรัฐอเมริกา Federal Reserve Bank of Atlanta ได้คิด Nowcasting Model ของ GDP เรียกว่า GDPNow (https://www.frbatlanta.org/cqer/research/gdpnow.aspx) โดยใช้หลักการของ Nowcasting ตามที่อธิบายข้างบนมาคาดการณ์ GDP ในไตรมาสปัจจุบัน และจะทำการ Update เรื่อยๆเมื่อ Economic Data ต่างๆที่เกี่ยวข้องถูกทยอยประกาศออกมา

และเมื่อไม่นานมานี้ (เมษายน 2016) Federal Reserve Bank of New York ก็ได้คิด Nowcasting Model ของ GDP เรียกว่า FRBNY Nowcast (https://www.newyorkfed.org/research/policy/nowcast) ออกมาแข่ง โดยยังใช้หลักการของ Nowcasting แต่มีรายละเอียดที่ต่างออกไปจาก Model ของ Federal Reserve Bank of Atlanta  โดย FRBNY Nowcast นี้จะถูก Update ทุกๆวันศุกร์

นอกจากตัวเลข GDP แล้ว ยังมีตัวเลขอื่นๆที่ถูกนำมา Nowcast เช่น อัตราเงินเฟ้อ นอกจากนี้ข้อมูลการ Search Internet ของคนทั่วไปยังสามารถถูกนำมาใช้เป็น Input ของ Nowcasting Model ได้ด้วย เช่น การใช้ข้อมูล Google Trends ในการ Nowcast ตัวเลข Retail Sales, Automotive Sales, Home Sales, และ Travel Volume (Choi and Varian (2009)) หรือการนำข้อมูล Public Mood จาก Twitter มาช่วยในการคาดการณ์ Index ในตลาดหุ้น (Bollen, Mao, and Zeng (2010))

ในปัจจุบันเราอยู่ในยุคของข้อมูล เทคโนโลยีต่างๆสามารถทำให้เราเข้าถึงข้อมูลต่างๆได้เร็วขึ้น หรือทำให้เราเข้าถึงข้อมูลชนิดใหม่ๆที่เราอาจไม่สามารถเคยเข้าถึงได้ในอดีต การที่ข้อมูลเหล่านี้ ถูกนำมาใช้ประโยชน์ทำให้เราได้เห็น Nowcasting Model ซึ่งต่อไปอาจถูกพัฒนาให้มีศักยภาพมากขึ้นเรื่อยๆ หรือ Nowcasting Model อาจถูกสามารถนำมาประยุกต์ใช้ในเรื่องอื่นๆที่หลากหลายมากขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อสังคมต่อไป

 

Reference:

Bollen, J., Mao, H. & Zeng X. J. (2010). Twitter Mood Predicts the Stock Market. Journal of Computational Science, 2(1), 1-8.

Choi, H., & Varian, H. (2009). Predicting the Present with Google Trends. Google Inc.

Higgins, P. (2014). GDPNow: A Model for GDP “Nowcasting.” Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper Series, 2014-7.

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s