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Nowcasting with payments system data
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AI
DOI：10.1016/j.ijforecast.2016.10.002.png)
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摘要
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我们考虑了大量电子支付数据的潜在用途，这些数据包括借记卡交易和通过银行系统结算的支票的价值和数量，以减少本期预测 (“nowcast”) GDP和零售额 (增长率) 的损失。支付系统变量捕获了广泛的支出活动，并且非常及时地可用，使其成为合适的当前指标。我们在七个不同的日期生成给定月份的GDP和零售销售增长的nowcasts，在第一次正式发布之前的两个半月内，这是nowcasts感兴趣的时期。我们发现有统计学意义的证据表明，支付系统数据可以减少GDP和零售销售增长的nowcast误差。借方交易和支票清算数据都对减少GDP增长的nowcast损失具有价值，尽管当还包括借方数据时，后者的价值很小或没有价值。对于零售销售，无论是否将借方交易包括在临近预报模型中，支票数据似乎都不会进一步减少临近预报损失。(C) 2016国际预报员学会。由爱思唯尔有限公司出版，版权所有。
Keyword:
Debit transactions
Electronic payments
GDP
Nowcasting
Retail sales
AI总结
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引用论文
Investigating Income Effects in Scanner Data: Do Gasoline Prices Affect Grocery Purchases?.png)
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