Koneopituista aikasarjamalleista apua talouden ennustamiseen (Väitös: FM, KTM Timo Virtanen, 19.11.2020, taloustiede)
Turun yliopistossa väittelevä FM, KTM Timo Virtanen tutki väitöskirjassaan koneopittujen aikasarjamallien hyödyntämistä talouden ennustamisessa. Väitöskirjan keskeisimmät tulokset liittyvät epälineaarisiin ennustemalleihin sekä systeemisten pankkikriisien ennustamiseen.
Talouden ennustamisessa käytetään yleisesti apuna erilaisia aikasarjamalleja, joissa ennuste lasketaan menneen kehityksen pohjalta matemaattisen mallin avulla. On todennäköistä, että paras mahdollinen ennustemalli useille talousaikasarjoille on muodoltaan epälineaarinen.
Mallin tarkkaa muotoa ei kuitenkaan välttämättä tunneta etukäteen, ja vaikka siihen kuuluvien muuttujien määrä olisi rajattu, on erilaisia mahdollisia malleja ääretön määrä. Näin ollen epälineaarisia aikasarjamalleja on usein pidetty vaikeasti hyödynnettävinä.
Virtanen tutki taloustieteen alaan kuuluvassa väitöskirjassaan koneoppimismenetelmien soveltamista ennustamisessa käytettyjen aikasarjamallien estimointiin. Ennustemallin määrittelyyn liittyvä ongelma voidaan ratkaista, koska algoritmit pystyvät oppimaan mallin muodon niille annetun tiedon perusteella.
– Väitöskirjassa osoitan, että koneoppimisen avulla voidaan parantaa ennustetarkkuutta merkittävälle osalle tutkituista makrotaloudellisista aikasarjoista. Esitettyjä menetelmiä voidaan hyödyntää aikasarjatiedon ennustamiseen taloustieteessä ja myös muilla tieteenaloilla, Virtanen kertoo.
Epälineaaristen mallien tarkkuusedusta huolimatta monissa tapauksissa on edullisempaa käyttää ennustamiseen yksinkertaisempaa, lineaarista mallia. Väitöskirjassa tutkitaan tapoja ennustemallin valintaan lineaarisen ja koneopitun mallin välillä sekä esitetään menetelmällisenä kontribuutiona kaksivaiheinen estimaattori, joka yhdistää lineaarisen ja koneopitun mallin.
Keinoja pankkikriisien ennustamiseen
Toisessa väitöskirjan osatyössä tutkittiin systeemisten pankkikriisien ennustamista aikasarjatiedon avulla. Systeemisellä pankkikriisillä tarkoitetaan tilannetta, jossa jonkin maan pankkijärjestelmä kärsii huomattavia luottotappioita, joiden seurauksena yhteiskunnan on tuettava pankkijärjestelmää sen vakauden palauttamiseksi. Jotta kriisiytymistä ehkäiseviin toimenpiteisiin voidaan ryhtyä ajoissa, olisi pankkikriisiin mahdollisesti johtava kehitys kyettävä tunnistamaan etukäteen.
– Monien toteutuneiden pankkikriisien taustalla yhtenä tekijänä ovat vaikuttaneet niin sanotut hintakuplat, joissa joidenkin omaisuuserien, kuten asuntojen, hinnat nousevat voimakkaasti ja kääntyvät sen jälkeen laskuun. Erityisesti velkarahalla rahoitettujen hintakuplien on todettu olevan vaarallisia pankkijärjestelmän vakauden kannalta.
Väitöskirjassa tutkitaan kuplan syntymistä mittaavan ekonometrisen testin soveltuvuutta pankkikriisien ennakkovaroitusjärjestelmäksi. Menetelmää sovelletaan laajaan, 15:tä Euroopan unionin maata koskevaan aineistoon. Suurimmassa osassa tutkituista kriiseistä havaittiin talouden kokoon suhteutetun kokonaisvelkamäärän kiihtyvä kasvu usein jo vuosia ennen kriisiä. Myös asuntomarkkinoiden hintakuplat ovat olleet tavallisia kriisejä edeltäneinä ajanjaksoina.
– Menetelmää voidaan tutkimuksen perusteella soveltaa pankkijärjestelmän vakauden valvonnassa ja sen avulla havaittua hintakuplaan viittaavaa kehitystä tulkita varoitussignaalina kohonneelle systeemisen pankkikriisin riskille. Johtopäätösten tekeminen vaatii kuitenkin myös muun asiaan liittyvän informaation harkintaa, koska kaikki todennetut velka- ja hintakuplat eivät ole johtaneet systeemisen pankkikriisin syntymiseen, Virtanen toteaa.
***
KTM Timo Virtanen esittää väitöskirjansa ”Essays on Economic Time Series Forecasting” julkisesti tarkastettavaksi Turun yliopistossa torstaina 19.11.2020 klo 12.00 (Turun kauppakorkeakoulu, LähiTapiola-sali, Rehtoripellonkatu 3, Turku).
Vastaväittäjänä toimii apulaisprofessori Anders Kock (Oxfordin yliopisto, Iso-Britannia) ja kustoksena professori Heikki Kauppi (Turun yliopisto). Tilaisuus on englanninkielinen. Väitöksen alana on taloustiede.
Koronavirustilanteen vuoksi väitöstilaisuuden yleisömäärä paikan päällä on korkeintaan 50 henkilöä. Tilaisuutta voi seurata etäyhteyksin: https://utu.zoom.us/j/67357457028
Turun yliopisto seuraa aktiivisesti koronavirustilannetta ja viranomaisten ohjeita. Yliopisto päivittää ohjeitaan tilanteen mukaan. Ohjeet ja linkit löytyvät osoitteesta: utu.fi/koronavirus
