COVID-19的影响：临近预报和大数据跟踪撒哈拉以南非洲的经济活动

WP / 21/124影响COVID-19:短时预测和大数据撒哈拉以南非洲地区的经济活动布兰登过活,假虎刺属陈Reda Cherif,Hyeon-Jae Seo, Jiawen唐尼尔斯·比国际货币基金组织的工作论文描述作者正在进行的研究并已发表引起的意见和鼓励辩论。国际货币基金组织的工作论文的观点是作者的观点，不一定代表基金组织及其执行官的观点董事会或国际货币基金组织的管理。 国际货币基金组织的工作论文非洲部门COVID-19的影响：临近预报和大数据跟踪撒哈拉以南非洲的经济活动非洲由布兰登·比尔、卡丽莎·陈、瑞达·谢里夫、徐贤宰、唐嘉文、和尼尔斯·Wendt1授权的分布爸爸m .恩迪亚耶4月 2021国际货币基金组织的工作论文描述作者正在进行的研究，并发表于引起评论和鼓励辩论。国际货币基金组织的工作论文的观点作者的观点，并不一定代表基金组织及其执董会的观点，或国际货币基金组织的管理。摘要COVID-19大流行凸显了对其演变的详细、及时信息的迫切需要经济影响，特别是对撒哈拉以南非洲（SSA）的经济影响，那里的数据可用性和缺乏可推广的临近预报方法限制了协调政策应对的努力。本文提供一套可用于临近预报的高频和精细的国家级指标工具国内生产总值并跟踪SSA国家的经济活动变化。我们主要贡献两个：（1）展示替代数据变量（如谷歌搜索趋势）的预测能力和移动支付，以及（2）实施两种类型的建模方法，机器学习和参数因子模型，可灵活地合并混合频率数据变量。我们公布了肯尼亚、尼日利亚、南非、南非 2019 年第 4 季度和 2020 年第 1 季度 GDP 的临近预报结果，乌干达和加纳，并认为我们的因子模型方法可以推广到临近预报和预测数据可用性有限且时间较短的其他SSA国家的GDP。JEL 分类编号： C53， C55， E37， F17， O11关键词：COVID-19;计量经济学建模;经济活动;国内生产总值;谷歌搜索趋势;移动支付;二氧化氮;临近预报;短期预测作者的E-邮件： acherif@imf.org;jiawen_tang@hks.harvard.edu;brandon_buell@alumni.harvard.edu;hseo@college.harvard.edu;cjchen@college.harvard.edu;nils.wendt@tum.de1 我们感谢卡里姆·巴尔胡米和马西米利亚诺·马塞利诺的宝贵意见和建议。我们扩展我们感谢国际货币基金组织同事的慷慨支持：迭戈·塞代罗分享了关键的航运数据，Seung Mo崔、福阿德·哈萨诺夫、胡兴伟、维克拉姆·辛格和国际货币基金组织研讨会与会者的深思熟虑的反馈意见和讨论。我们还感谢南非国库和赞比亚银行的帮助。评论。感谢哈佛大学教授杰弗里·弗兰克尔和丹·利维的指导和MPA / ID课程学生的见解。我们感谢Franck Ouattara在数据来源方面的帮助。本研究合作由哈佛大学数据分析小组推动，我们感谢Jerry Huang的协调支持。唐佳文担任本次研究合作的项目负责人。所有错误都是我们自己的。 表的内容我。 介绍2 总结 的 数据 来源3 估计 框架127一个。 机 学习 方法B。 参数 因素 模型 方法4 模型 结果7914一个。 机 学习 模型 预测B。 参数 因素 模型 预测C。 参数 因素 模型 经济 活动 潜在的 因素D。 评价 的 模型 性能 通过 国家E。 讨论 的 模型 变量 重要性1417192125V。 结论303238434546附录 我。 机 学习 模型 补充 材料附录 2 因素 模型 补充 材料附录 3 补充 可视化附录 4 数据 采购 和 聚合 笔记附录 V。 完整的 数据 字典 变量 列表表的表表格 1. 分解 的 变量 通过 频率 和 国家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3表格 2. 总结 的 谷歌 趋势 搜索 条款 收集 通过 国家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4表格 3. 毫升 模型 时间内, 预测 和 观察 计数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9表格 4. 参数 因素 模型 时间内, 预测 和 观察 计数.............................. 9表格 5. 毫升 模型 火车 和 测试 期 为 南 非洲, 肯尼亚, 和 尼日利亚............................... 14表格 6. 毫升 模型 预测 为 同比 国内生产总值 百分比 改变 - 比较 与 实绩 ...............16表格 7. 毫升 模型 预测 为 不可小觑 国内生产总值 百分比 改变 - 比较 与 实绩............... 17表格 8. 因素 模型 估计 和 测试 期 为 乌干达, 肯尼亚, 和 加纳 ........................17表格 9. 因素 模型 预测 为 同比 国内生产总值 百分比 改变 – 比较 与 实绩 .........18表格 10. 毫升 模型 性能 比较 – 南 非洲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22表格 11. 毫升 模型 性能 比较 – 肯尼亚 ....................................................................23表格 12. 毫升 模型 性能 比较 – 尼日利亚 ...................................................................23表格 13. 参数 因素 模型 性能 比较 – 乌干达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24表格 14. 参数 因素 模型 性能 比较 – 肯尼亚 ............................................24表格 15. 参数 模型 性能 比较 – 加纳 .......................................................25表格 16. 大多数 重要的 变量 在 前 执行 南 非洲 毫升 模型.................................. 26表格 17. 大多数 重要的 变量 在 前 执行 尼日利亚 毫升 模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26表格 18. 大多数 重要的 变量 在 前 执行 肯尼亚 毫升 模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27表格 19. 因素 模型 变量 重要性 – 乌干达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28表格 20. 因素 模型 变量 重要性 – 肯尼亚。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29表格 21. 因素 模型 变量 重要性 – 加纳 .......................................................................29表格 22. 机 学习 模型 变量 列表 为 南 非洲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32表格 23. 机 学习 模型 变量 列表 为 尼日利亚 ..............................................................32表格 24. 机 学习 模型 变量 列表 为 肯尼亚。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33表格 25. 数据 字典 - 完整的 变量 列表 ......................................................................................46 数据表数字 1. 总结 的 变量 通过 频率, 的国家, 和 类型 .....................................................3数字 2. 谷歌 趋势 搜索 条款 时间 系列 为 南 非洲, 尼日利亚, 和 肯尼亚 ................5数字 3. 国内生产总值 同比 % 改变 为 前 经济体 在 SSA 国家。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6数字 4. 最大似然 估计 的 因素 模型 参数 .............................................13数字 5. 毫升 模型 时间 系列 比较 为 南 非洲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15数字 6. 毫升 模型 时间 系列 比较 为 肯尼亚 ....................................................................15数字 7. 毫升 模型 时间 系列 比较 为 尼日利亚 ...................................................................15数字 8. 毫升 模型 预测 为 同比 国内生产总值 百分比 改变。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16数字 9. 因素 模型 时间 系列 比较 为 乌干达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17数字 10. 因素 模型 时间 系列 比较 为 肯尼亚。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18数字 11. 因素 模型 时间 系列 比较 为 加纳 ............................................................18数字 12. 每月 潜在的 因素 – 乌干达。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19数字 13. 每月 潜在的 因素 – 肯尼亚 ..........................................................................................19数字 14. 每月 潜在的 因素 – 加纳。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19数字 15. 平滑 意味着 的 的 潜在的 因素 为 南 非洲 经济 活动 .....................20数字 16. 前 20 大多数 重要的 变量 为 南 非洲 随机 森林 回归 ........