Catatan penting: Bagan di atas, dan yang berikut, bukanlah prediksi, proyeksi, prakiraan, atau semacamnya. Mereka hanyalah ilustrasi dari faktor-faktor yang dipilih oleh satu model sebagai prediktor historis yang baik dari nilai tambah bruto (GVA) bulanan Inggris. Jumlah variabel yang digunakan banyak; jumlah titik data aktual sangat kecil (data bulanan untuk Januari 2020 hingga Agustus 2021); dan ilustrasinya didasarkan pada model pembelajaran mendalam kotak hitam yang telah melatih dirinya sendiri untuk memprediksi dengan baik setiap angka GVA historis. Oleh karena itu, model tersebut memiliki sedikit kekuatan penjelas dan, saya kira, kekuatan prediktif. Namun, ini adalah cara yang menarik dan berbeda untuk melihat apa yang mungkin terjadi pada bulan September dan Oktober 2021.
Ayo Tes PCR
Saya sebelumnya telah menyarankan bahwa indeks mobilitas Google adalah prediktor tingkat output yang layak dan akan menarik untuk memasukkan semua data itu, serta data tentang berbagai perkembangan terkait COVID-19, ke dalam model pembelajaran mesin untuk melihat apa yang dimuntahkannya. . Nah, berikut adalah beberapa hasil dari salah satu model tersebut (yang, pengungkapan penuh, saya bahkan belum mengevaluasi — hanya melihat dan mempresentasikan hasil “karena penasaran”; Saya juga mengakui bias subjektif yang signifikan dalam memilih variabel mana yang “dibuat paling masuk akal” untuk dimasukkan ke dalam model dan disorot dalam bagan).
Selain peringatan, hasilnya menarik. Dilihat dari nilai nominalnya, model tersebut menunjukkan bahwa jauh dari rebound yang berkelanjutan, kita mungkin sebenarnya melihat kontraksi dalam output pada bulan September dan Oktober, relatif terhadap level Agustus. Itu terasa (dan saya sengaja menggunakan kata itu) sangat tidak mungkin, tetapi pasti ada ketidakpastian yang sangat besar tentang ini; paling tidak karena model tersebut memprediksi pertumbuhan PDB riil dan inflasi tinggi dan fluktuatif; dan karena ada begitu banyak faktor di sisi penawaran dan permintaan ekonomi yang bekerja dalam arah yang berlawanan, kadang-kadang agak misterius melalui efek urutan kedua dan ketiga.
Jika ada kebenaran dalam prediksi model, penjelasan untuk pandangan negatif semacam itu akan ada di sekitar apa yang sebelumnya saya sebut “dasar pandemi”: penyebaran infeksi virus corona dan implikasi fisik, psikologis, dan kebijakannya. Sejak Agustus, Inggris telah mengalami lonjakan lebih lanjut dalam infeksi baru dan kematian terkait COVID telah meningkat. Sejauh ini, ini tidak menghasilkan pembatasan signifikan lebih lanjut pada rumah tangga atau bisnis, tetapi mungkin memengaruhi kepercayaan diri mereka. Apa yang terjadi adalah bahwa beberapa langkah dukungan ekonomi — seperti skema cuti dan peningkatan £20 untuk kredit universal — telah berakhir; keduanya pasti akan berdampak pada setidaknya beberapa kemampuan rumah tangga untuk membelanjakan.
Indeks mobilitas juga menceritakan kisah yang menarik. Di satu sisi, kita harus mengambilnya dengan sebutir garam — paling tidak karena mereka sangat bergantung pada hari libur dan hari kerja mana yang jatuh ke bulan mana. Di sisi lain, justru faktor-faktor itulah yang akan mempengaruhi output, jadi mungkin sedikit kurang menjadi perhatian dalam interpretasi data. [Namun, perhatikan bahwa itu tergantung pada ukuran output mana yang sedang kita bicarakan. Saya menduga bahwa angka-angka yang “disesuaikan secara musiman” sebenarnya tidak cukup mencerminkan fluktuasi yang sama, dan informasi yang disesuaikan secara musimanlah yang kemungkinan besar akan digunakan untuk membuat penilaian kebijakan.]
Untuk bulan Oktober (hingga dan termasuk tanggal 25), baik indeks mobilitas “Kelontong dan apotek” dan “Ritel dan rekreasi” agak turun dari level Agustus. Menariknya, “Mobilitas residensial” (yang cenderung berkorelasi negatif dengan PDB) tetap hampir setinggi pada bulan September dan Oktober seperti yang terjadi pada 3 bulan sebelumnya; “Mobilitas tempat kerja” (yang cenderung berkorelasi positif dengan PDB) tetap hampir serendah di bulan Juni; dan “Mobilitas stasiun transit” hanya sedikit lebih tinggi daripada di bulan-bulan musim panas. [Catatan: Saya akan membuat blog lain tentang pola kerja selama seminggu, menggunakan data ini, jadi akan memberikan tautan di sini jika tersedia.]
Jadi kita akan lihat. Saya percaya angka PDB September akan keluar pada 13 Oktober, jadi saya akan kembali ke blog ini untuk melihat betapa salahnya model pembelajaran mesin itu.
Swab Test Jakarta yang nyaman