תקציר
במאמר זה נציג מודל דינמי לחיזוי בזמן הווה - Nowcasting - של התמ"ג הרבעוני בישראל. בישראל, בדומה לרוב מדינות העולם, אף על פי שמדיניות מוניטארית נבחנת ונקבעת מדי חודש נתוני התוצר הינם רבעוניים ומתפרסמים כשישה שבועות לאחר סיום הרבעון. כך נוצר מצב בו לא עומדים לרשות קובעי המדיניות בבנק ישראל נתונים עדכניים לגבי שינויים בתמ"ג, בבואם לקבוע את המדיניות המוניטארית כשלושה שבועות לאחר סיום הרבעון.
המטרה של פרויקט החיזוי המוצג במאמר זה היא לייצר אומדן בזק עבור נתוני התוצר, כשלושה שבועות לאחר סיום הרבעון, וכך לאפשר לקובעי המדיניות להסתמך על נתונים עדכניים יותר בתהליך קביעת הריבית. חיזוי התוצר מתבצע באמצעות ניצול האינפורמציה הגלומה בתוך קבוצה גדולה של נתונים חודשיים הזמינים בתאריך הרלוונטי.
בחירת האינדיקאטורים מתוך הקבוצה הנ"ל מתבצעת באמצעות מספר טכניקות שונות להורדת מימד, הנבחנות לאורך המאמר בשני אופנים עיקריים: התנייתן במשתנה המוסבר וללא התניה.
נמצא, כי מבין השיטות שנבחנו, טכניקת ה- Elastic Net היא היעילה ביותר לבחירת המודל, בכך שהיא מייצרת את התחזיות היציבות והמדויקות ביותר עבור נתוני התוצר הרבעוני. כמו כן, נמצא כי המשתנים אשר נבחרים למודל החיזוי הסופי באופן העקבי ביותר על פני זמן הינם: מחיר הנפט, סקר מעסיקים, מדד מנהלי הרכש, מדד היצור התעשייתי, ומדד המועסקים בענף ייצור המנועים והרכיבים האלקטרונים.