Прогнозирование ВВП и нестандартные объясняющие переменные

#статьи
#лонгрид

Прогнозирование ВВП - тема, казалось бы, избитая, заезженная и вообще почти всё "простое", что можно было в ней сделать, уже давным-давно сделано. Сейчас усложнения чаще идут в сторону всё более сложных моделей, всё более нетривиальных данных (хотя Google Trends и новостной сентимент - тоже темы, в общем-то, давно надоевшие и заезженные) или в сторону оперативности оценок. Часто все эти направления комбинируются.

Но и простые истории всё же не закончились - вот вам свежая статья про прогнозирование ВВП, в которой авторы нашли новые переменные, которые значительно повышают качество прогнозов! И это не что-то сложное, рассчитываемое нейронными сетями по миллионам постов в соцсетях, а вполне себе прозрачные показатели:
- Отношение стоимости покупки жилья к стоимости аренды
- Отношение обязательств компаний к их располагаемым доходам

Дальше есть конечно небольшие расчётные нюансы - стоимость аренды считается суммарная за последние 10 лет, а во втором подходе используются не-финансовый не-корпоративный сектор.

Но и результаты, даже с использованием простых моделей, очень показательные, особенно на относительно больших горизонтах (3-5 лет), когда средняя ошибка прогноза оказывается вдвое(!) ниже, чем при использовании более "традиционных" объясняющих переменных.

Более того, модели с отношением стоимости покупки жилья к стоимости аренды смогли (на вневыборочных прогнозах) предсказать кризис 2007-2009 года! Чудеса да и только...

Из ограничений: данные конечно же только по США, и кончаются 2017 годом. Что там с коронакризисом и текущими событиями - непонятно.