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Forecast Combinationによる実質GDPの予測

2001年 3月
大山慎介

日本銀行から

日本銀行調査統計局ワーキングペーパーシリーズは、調査統計局スタッフおよび外部研究者の研究成果をとりまとめたもので、内外の研究機関、研究者等の有識者から幅広くコメントを頂戴することを意図しています。ただし、論文の中で示された内容や意見は、日本銀行あるいは調査統計局の公式見解を示すものではありません。

なお、ワーキングペーパーシリーズに対するご意見・ご質問や、掲載ファイルに関するお問い合わせは、論文の執筆者までお寄せ下さい。

以下には、(要旨)を掲載しています。全文は、こちら (cwp01j03.pdf 226KB) から入手できます。

要旨

 Forecast Combinationとは、複数の予測を合成して予測パフォーマンスの改善を図る手法である。本稿では、その概要を紹介するとともに、応用事例として月次経済指標から同時期の実質GDP成長率を予測するモデルを提示する。Forecast Combinationの方法として、Pooling MethodRegression MethodPooling MethodIntercept Correctionを組み合わせる方法という3つの方法を試みたところ、(1)Forecast Combinationの導入は、本稿の予測パフォーマンスの評価基準であるRoot Mean Squared Error(RMSE)の改善に資すること、(2)より一般的な定式であるRegression Methodや、Intercept Correctionbiasを修正した場合には、普通のPooling Methodに比べてRMSEを縮小できるが、実務的な観点に照らすと、本事例における違い(RMSEの差)はそれほど大きくないこと、また、(3)厳密な意味でのパフォーマンスの比較にはならないが、いずれの合成方法でも、民間予測機関の平均的な見通しに比べて良好な結果が得られた。このように、本稿のモデルは、直近期の実質GDP成長率の予測モデルとして有用である。