title: Using Payments Data to Nowcast Macroeconomic Variables During the Onset of COVID-19
Creators: name: Chapman, James
name: Desai, Ajit
Publisher: name: Bank of Canada
Year: 2021

description: "The spread of COVID-19 has caused large-scale loss of life and economic damage. This pandemic has had a swift effect on the macroeconomy, posing a new and different shock to the Canadian economy. Governments have responded in many ways, including through public health measures, fiscal stimulus and monetary policy.

Policy-makers seek to understand the current state of the economy for their COVID-19 support to be effective. However, major economic indicators are released with a substantial delay. This problem is usually dealt with by using a linear model of past economic variables. But this is not the best approach presently, given the large and nonlinear effects of COVID-19 on the economy.

In this paper, we develop a model to predict the current state of the economy—known as nowcasting—using retail payments system data and machine learning. The Canadian retail payments data aid in understanding the current state of the economy because they include many types of transactions and are available daily. These data features are ideal for macroeconomic nowcasting during a crisis. The flexibility of machine learning can help capture the large and nonlinear effects of the COVID-19 shock. We find that our model—compared with a benchmark model—has a significant increase in prediction accuracy, measured as a 15 to 45 percent reduction in forecast error."

description: "La propagation de la COVID-19 a causé des pertes de vie et des dégâts économiques à grande échelle. La pandémie a rapidement eu des répercussions sur la macroéconomie, ce qui a provoqué un choc nouveau et différent pour l’économie canadienne. Les gouvernements ont réagi de nombreuses façons, notamment au moyen de mesures sanitaires, de programmes de relance budgétaire et de la politique monétaire.

Les autorités publiques cherchent à comprendre l’état actuel de l’économie afin de fournir un soutien efficace en réponse à la COVID-19. Toutefois, les principaux indicateurs économiques sont publiés avec un long décalage. On contourne souvent ce problème en utilisant un modèle linéaire qui comprend des variables économiques passées. Actuellement, ce n’est pas la meilleure approche, compte tenu des effets importants et non linéaires de la pandémie sur l’économie.

Dans notre étude, nous élaborons un modèle servant à prévoir l’état actuel de l’économie – soit un modèle de prévision immédiate – en utilisant les données du système de paiement de détail et l’apprentissage automatique. Les données sur les paiements de détail au Canada facilitent la compréhension de la situation économique actuelle, puisqu’elles comprennent différents types de transactions et sont disponibles quotidiennement. Ces données sont idéales pour faire des prévisions macroéconomiques immédiates lors d’une crise. La flexibilité de l’apprentissage automatique peut aider à rendre compte des effets importants et non linéaires du choc de la COVID-19. Nous constatons que, comparativement à un modèle de référence, notre modèle améliore de façon considérable la précision des prévisions, entraînant une diminution de 15 à 45 % des erreurs de prévision."