韩国央行开发利用大数据的新经济预测模型“PrismNow”

韩国银行开发了名为“PrismNow（Now）”的模型，该模型可为国内生产总值（GDP）等在2个季度以内的短期经济展望判断提供有用信息。PrismNow是在传统计量模型的基础上，运用大数据、机器学习等最新技术构建的新型经济预测模型，近期被国际清算银行（BIS）和欧洲中央银行（ECB）评价为先进的预测模型系统。

韩国银行19日通过刊登在“BOK经济研究”上的《用于实时经济预测及风险判断的模型合成系统：PrismNow》报告，介绍了利用大数据等最新技术、可用于短期GDP预测等的新型短期经济预测模型系统PrismNow。

此次韩国银行推出的PrismNow，如同通过分散光线来分解可见光的棱镜一样，是一种将传统计量模型、大数据模型、机器学习模型等多种模型所算出的短期预测值进行融合和分解的新型经济预测模型。以往基于历史数据构建的宏观模型，在经济环境快速变化时，预测准确度下降存在局限；而此次模型通过反映可快速、灵活处理海量经济信息的大数据、机器学习等最新技术，克服了传统计量模型的结构性刚性，并提高了预测能力，这是其一大特点。

据韩国银行介绍，对PrismNow的预测能力进行评估的结果显示，与既有单一模型或其他模型合成方式相比，该模型表现出更优异的预测性能。尤其是在新冠疫情前后，以及近期发生的乌克兰局势、以色列－哈马斯冲突等国内外经济不确定性大幅上升的情况下，PrismNow依然展现出相当稳定的预测能力。

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此外，内部测试结果显示，PrismNow通过将大规模信息获取和多种模型估计过程自动化，大幅减轻了预测工作负担，在提高预测业务效率方面也取得了显著改善。

从预测时点来看，考察纳入PrismNow的各个单一模型的预测能力可以发现，在大部分实际数据已经获得的当季预测中，结构较为简单的传统计量模型表现出较强的预测能力；而在完全没有实际数据的下一季度预测中，大体上是大数据和机器学习模型的预测能力更为突出。例如，在经济急剧波动的新冠疫情爆发前后，反映文本和景气心理指标的模型预测能力被分析为最为优异。

韩国银行在构建PrismNow的过程中，曾直接访问国际清算银行和欧洲中央银行，对本次模型的详细成果进行发表并获得好评；并与上述机构协商，今后将在模型系统领域进一步加强合作。

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韩国银行经济模型室宏观模型组科长 Seo Beomseok 表示：“此次开发的PrismNow是一种可为2个季度以内的短期经济展望判断提供有用信息的模型，预计将大幅提升经济预测的准确度。”他还表示：“此次模型是今年3月韩国银行经济模型室新设后，为使本行经济预测系统实现先进化而开展的第一项工作，目前也在推进开发将于中期预测中作为核心模型使用的FRB/US类型的大规模模型。”

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