title: Macroeconomic Predictions Using Payments Data and Machine Learning
Creators: name: Chapman, James
name: Desai, Ajit
Publisher: name: Bank of Canada
Year: 2022

description: Monitoring and predicting the economy’s short-term dynamics are vital in economic decision making. However, major economic indicators are released with a substantial delay, and policy-makers must therefore rely on sophisticated models to accurately estimate them. 

Consumers are increasingly adopting electronic payment methods—a trend that accelerated dramatically during the COVID-19 pandemic. The vast amounts of high-frequency data generated by electronic payments are available almost in real time. And thanks to recent advances in artificial intelligence and machine learning, we have sophisticated econometric tools for analyzing non-traditional data and nonlinear relationships. In this paper we aim to show that payments data and machine learning models are useful in predicting short-term macroeconomic dynamics, such as nowcasting gross domestic product and retail and wholesale trade in Canada. We also address the challenges of interpretation and overfitting of machine learning models in order to improve their performance and our understanding of their predictions. 

We find that payments data that capture a variety of economic transactions are useful for estimating the state of the economy in real time. Moreover, the econometric tools provided by machine learning can capture large and nonlinear effects from a crisis. We also find that a few payment streams in Canada’s retail payment systems become significantly more important during periods of crisis, which substantially improves our model performance during those periods.
description: Il est primordial de suivre et de prédire la dynamique à court terme de l’économie pour prendre des décisions économiques. Toutefois, les principaux indicateurs économiques sont publiés avec un long décalage. Par conséquent, les autorités publiques doivent recourir à des modèles sophistiqués pour les estimer avec précision.

Les consommateurs adoptent de plus en plus les modes de paiement électronique, et cette tendance s’est fortement accélérée durant la pandémie de COVID-19. Les gros volumes de données à haute fréquence générées par les paiements électroniques sont accessibles presque en temps réel. Grâce aux récents progrès de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, nous disposons d’outils économétriques perfectionnés pour analyser des données non traditionnelles et des relations non linéaires. Dans cette étude, nous avons comme objectif de montrer que les données de paiement et les modèles d’apprentissage automatique sont utiles pour prédire la dynamique macroéconomique à court terme, y compris les prévisions du produit intérieur brut et du commerce de gros et de détail au Canada pour la période en cours. Nous examinons aussi les défis liés à l’interprétation et au surajustement des modèles d’apprentissage automatique afin d’améliorer leur performance et notre compréhension de leurs prévisions.

Nous constatons que les données de paiement qui couvrent diverses transactions économiques sont efficaces pour estimer la situation économique en temps réel. De plus, les outils économétriques issus de l’apprentissage automatique permettent de rendre compte des effets importants et non linéaires d’une crise. Nous observons aussi que quelques catégories de paiements dans les systèmes de paiement de détail du Canada deviennent beaucoup plus importantes en période de crise, ce qui améliore considérablement la performance de notre modèle durant de telles périodes.