Dự báo kinh tế trong thời đại của Dữ liệu lớn

Big DataDự báo kinh tế trong thời đại của Dữ liệu lớn

WASHINGTON, DC – Cuối tháng 7, lộ ra trên báo chí rằng Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) đã vô tình công bố những dự báo kinh tế cho 5 năm tới trên trang web của họ. Các dự báo, trong đó làm rõ rằng Fed không dự kiến một cuộc suy thoái trước năm 2020, tiết lộ những vấn đề đáng lo ngại không chỉ về mặt an toàn dữ liệu, mà còn trong các phương pháp được các nhà kinh tế sử dụng.

Mặc dù về mặt lịch sử, các thời kỳ bành trướng kinh tế kéo dài trung bình khoảng 4,8 năm, thì những dự báo của Fed giống như mơ tưởng – và có thể nguy hiểm. Sự phục hồi kinh tế sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2009 có nhiều khả năng cực kỳ yếu kém; nhưng sẽ là điều khôn ngoan nếu chúng ta chuẩn bị cho một cuộc suy thoái khác trong những năm tới.

Sự tách biệt giữa các dữ liệu dự báo của Fed – mà, về mặt lý thuyết, làm cơ sở cho các quyết định của họ – và các xu hướng lịch sử là điều không ngạc nhiên. Những nỗ lực của các nhà kinh tế để dự đoán tương lai đều từng có những kết quả, trong trường hợp tốt nhất, lỏng lẻo; rất ít người nhìn thấy trước độ sâu của cuộc Đại suy thoái, thậm chí sau khi nó đã bắt đầu. Rắc rối nằm ở thực tế là rất nhiều những chỉ báo đi trước được sử dụng để đo lường nền kinh tế đều dựa vào những dữ liệu đã lỗi thời, không đầy đủ, hoặc không hoàn thiện.

Ví dụ, các nhà dự báo tính GDP thực tế trên cơ sở những ước lượng ban đầu hàng tháng của GDP hàng quý – một thống kê mà về thực chất phải thường được xem xét lại khi có thêm dữ liệu. Kết quả là, các dự báo đều tụt hậu so với thực tế. Trong quý III năm 2008, dưới 30% các nhà dự báo, những người đã tham gia vào cuộc khảo sát của những nhà dự báo chuyên nghiệp (Survey of Professional Forecasters), dự đoán GDP sẽ giảm trong những tháng còn lại của năm; trong thực tế, GDP giảm hơn 8% trong quý IV năm 2008, một trong những sụt giảm lớn nhất được ghi nhận.

Các nhà kinh tế, các nhà hoạch định chính sách và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần những dữ liệu tốt hơn để làm cơ sở cho những dự báo của họ. May thay, các nguồn thông tin mới về kinh tế đã xuất hiện gần đây: những bộ sưu tập bao la các dữ liệu cá nhân được các công cụ tìm kiếm và các công ty Internet khác thu thập.

Tại công ty Indeed, một công ty tìm kiếm việc làm, nơi tôi làm kinh tế trưởng, các dữ liệu việc làm theo thời gian thực (real-time job data) cho phép thấy được những lãnh vực nào đang nỗ lực tuyển dụng những ứng viên tốt nhất – một chỉ báo kinh tế mạnh mẽ khi đánh giá thị trường lao động. Khi nhìn vào những mẩu đăng tin tuyển dụng trong ngành xây dựng, ví dụ, chúng ta có thể thấy liệu ngành xây dựng tăng hay giảm so với năm trước, cung cấp một sự thấu hiểu đối với thị trường nhà ở. Khi xem cách thức người lao động ứng xử khi tìm việc làm, chúng ta có thể thấy nhận thức của họ về sức khỏe của thị trường lao động, với những tác động đối với tăng trưởng kinh tế.

Công ty tôi chỉ là một ví dụ về các nguồn dữ liệu kinh tế tiềm năng theo thời gian thực. Dự án Billion Prices Project tại MIT đo lường lạm phát bằng cách sử dụng các dữ liệu theo thời gian thực về các giá mua trực tuyến từ hàng trăm nhà bán lẻ trên toàn cầu. Chỉ số giá Google (Google Price Index) cũng cung cấp những thông tin tương tự, và các xu hướng Google (Google Trends) giới thiệu những cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu tìm kiếm trên Internet.

Các nhà nghiên cứu cũng đang khai thác các trang web truyền thông xã hội để có những chỉ báo kinh tế đi trước hữu ích, kể cả Twitter hashtag #NFPGuesses, một tổng gộp hàng tuần các dự đoán về thu nhập lương ở khu vực phi nông nghiệp. Zillow, một công ty kinh doanh dịch vụ bất động sản trực tuyến, thu thập thông tin về doanh số bán nhà và thế chấp, và những công ty như SpaceKnow thì sử dụng ảnh vệ tinh để theo dõi sản xuất.

Không giống như các dữ liệu điều tra mẫu hiện được dùng làm cơ sở cho các dự báo, các dữ liệu mới có nói trên phản ánh hành vi theo thời gian thực của các tác nhân kinh tế, để lộ ra những thay đổi không thể phát hiện trước đây trong kinh tế. Ví dụ, các dữ liệu về tìm kiếm việc làm và các thông tin đăng tuyển có thể được sử dụng để dự đoán việc làm cho tháng tiếp theo.

Nếu được sử dụng đúng cách, các nguồn dữ liệu mới có tiềm năng cách mạng hóa các dự báo kinh tế. Trong quá khứ, các dự đoán đã ngoại suy từ một số ít điểm dữ liệu không đáng tin cậy. Trong thời đại của Dữ liệu lớn (Big Data), thách thức sẽ nằm ở chỗ sàng lọc và phân tích một cách cẩn thận một lượng lớn thông tin. Không chỉ đơn giản là thu thập dữ liệu; để có được những dự đoán có ý nghĩa, dữ liệu phải được đặt trong một khung phân tích.

Tara M. Sinclair
Tara M. Sinclair

Fed có thể đã mắc sai lầm khi công bố dữ liệu của họ trước thời hạn. Nhưng sai lầm đó cung cấp cho chúng ta một cơ hội quan trọng. Để cải thiện các dự báo kinh tế, các nhà kinh tế phải được khuyến khích tìm kiếm những nguồn dữ liệu mới và phát triển những mô hình dự báo mới. Khi tìm hiểu cách thức để khai thác sức mạnh của dữ liệu lớn, thì cơ hội tiên đoán của chúng ta – và có lẽ thậm chí ngăn ngừa – sự suy thoái kinh tế tiếp theo sẽ được cải thiện.

Tara M. Sinclair

Kinh tế trưởng tại công ty Indeed, là giáo sư về kinh tế học tại Đại học George Washington.

Huỳnh Thiện Quốc Việt dịch

Nguồn: “Economic Forecast in the Age of Big Data”, Project Syndicate, Aug 24, 2015.

——

Bài có liên quan trên PTKT:

Dữ liệu lớn (Big Data) phục vụ người nghèo nhất?

Advertisements

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất / Thay đổi )

Connecting to %s