1.
솔직히 Three Quant Lessons from COVID-19에서 나온 Nowcasting은 처음 접했던 표현입니다. Forecastiong과 대비하여 무언가 새로운 느낌이라고 생각했기때문입니다. 그리고 최근 같은 표현을 다른 보고서에서 읽었습니다.
Forecasting에서 Nowcasting으로, Big Data를 이용한 실시간 경제예측
같은 보고서는 Nowcasting을 GDP예측에서 기원을 찾습니다.
Wiki를 보니까 Nowcastiong이란 개념을 최초 도입한 분야는 기상학입니다. 여기서의 정의는 다음과 같습니다. 우리에게 친숙한 일기예보가 바로 Nowcastiong의 한 예입니다.
Nowcasting is a technique for very short-range forecasting that maps the current weather, then uses an estimate of its speed and direction of movement to forecast the weather a short period ahead — assuming the weather will move without significant changes.
기상학의 개념을 경제로 옮겨온 계기와 문제의식은 앞서 KB보고서에 잘 정리하고 있습니다. 이와 관련한 논문들이 있습니다. Nowcasting: The real-time informational content of macroeconomic data입니다. GDP예측에 Nowcastiong을 도입하는 시도입니다. 아래의 출처는 Nowcasting: The real-time informational content of macroeconomic data입니다.
위 논문을 작성한 Domenico Giannone은 2013년 Now-casting and the real-time data flow를 공저로 펴냈습니다.
Nowcasting에 기계학습을 적용한 A machine learning approach to estimating current GDP growth입니다.
국내에 처음 Nowcasting을 소개한 논문이 어렷이겠지만 제가 확인한 것은 미국 Soft Data, 믿을 만한 선행지표입니다.
2.
그러면 Nowcastiong을 투자에 적용하는 것이 가능할까요? Nowcasting for financial markets은 이 주제와 관련한 다양한 자료를 소개합니다. 이중에서 투자전략과 관련하여 HSBC가 작성한 보고서입니다.
뉴욕연방준비은행 시계열데이타분석팀이 발표한 Macroeconomic Nowcasting and Forecasting with Big Data입니다. 그리고 관련한 소스코드는 FRBNY TimeSeriesAnalysis Nowcasting에서 확인하실 수 있습니다. FRBNY DSGE model에서 확인가능합니다.
Time Series Analysis Team, “Nowcasting and Forecasting with Big Data은 위 논문을 기초로 작성한 Presentation 자료입니다.
”
How Is a Machine Learning Algorithm Now-Casting Stock Returns? A Test for ASELSAN을 보면 Nowcasting과 기계학습을 결합하는 시도도 있는 듯 합니다. 다만 논문이 충실하지 않아서 소개하지 않습니다.
3.
사실 Nowcasting을 주제로 할 생각은 아니었습니다. 기계학습과 관련한 국내논문중 투자와 관련한 몇가지를 소개할 목적인데 자료 수집중 생각을 바꾸었습니다. 최초의 의도는 남겨두어야 할 듯 하여 자료를 소개합니다. 가장 관심을 가졌던 자료는 고빈도 자료를 이용한 머신러닝 모형의 예측력 비교·분석: KOSPI200 선물시장을 중심으로입니다.
이외에 머신러닝 알고리즘을 이용한 MBS 조기상환율 예측, 빅데이터를 이용한 딥러닝 기반의 기업 부도예측 연구, 自然言語処理による景況感ニュース指数の構築とボラティリティ予測への応用이 있습니다. 아래는 일본은행 자료입니다.
