Voorspellingen van het Centraal Planbureau kunnen nog beter

Voorspellingen van het Centraal Planbureau kunnen nog beter

Het Centraal Planbureau (CPB) is de hofleverancier van voorspellingen voor belangrijke macro-economische variabelen zoals BBP, inflatie, loonontwikkeling en export en import. Deze voorspellingen worden gebruikt bij het vaststellen van de beleidsplannen van het kabinet.

Het instituut CPB is een goed voorbeeld van de hoge kwaliteit van onze samenleving. Het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) verzamelt de gegevens, het CPB analyseert ze en maakt nuttige voorspellingen, en het kabinet neemt beslissingen, en dat alle drie onafhankelijk van elkaar. Kom daar maar eens om in sommige landen waar deze drie activiteiten door één en dezelfde instantie worden gedaan!

De voorspellingen van het CPB volgen uit een groot macro-economisch model, nou, zeg maar gerust héél groot. Dit model telt ongeveer 2500 vergelijkingen waarvan er 50 vergelijkingen parameters bevatten die moeten worden geschat. Er zijn dus vele variabelen, en vele dwarsverbanden, en het model wordt door de modelbouwers van het CPB bijgehouden, waar nodig bijgewerkt en met gevoel gebruikt. Het is echter goed om te weten dat de voorspellingen die het CPB uiteindelijk publiceert niet rechtstreeks uit hun model komen, want eigenlijk worden al die voorspellingen stuk voor stuk onder de loep genomen door CPB-experts, en nagenoeg elke modelvoorspelling krijgt nog een aanpassing mee. Het laat zien dat dit maar goed is ook, want die door de CPB-experts aangepaste voorspellingen zijn beter dan die van het model­[1]. In een binnenkort te verschijnen boek[2] wordt nog eens inzichtelijk gemaakt dat aanpassingen van modelvoorspellingen heel zinvol en effectief kunnen zijn, mits ze niet overdreven worden en met beleid worden uitgevoerd, dat is bijvoorbeeld dat er wordt bijgehouden waarom een modelvoorspelling wordt aangepast. Voorbeelden zijn verkoopcijfers van farmaceutische producten, omzet van een luchtvaartmaatschappij en dus ook macro-economische variabelen.

De kennis van de experts van het CPB heeft dus grote meerwaarde voor de voorspellingen van het CPB, althans vergeleken met hun eigen CPB-model.

Die kennis kan recente en onvoorziene ontwikkelingen in de wereldhandel betreffen, of plots veranderende inflatie als gevolg van belastingmaatregelen die niet in het model zitten. De vraag echter is nu of dat model zèlf misschien nog zou kunnen worden verbeterd? Je zou immers kunnen denken dat als een model al zoveel componenten kent, is die aanpassing van voorspellingen dan wel nodig en is dat eigenlijk niet heel erg moeilijk om te doen? Immers, wie weet precies waar in het model misschien toch al wordt gecorrigeerd wordt voor een recente gebeurtenis, en zou een aanpassing van een voorspelling dan niet een dubbeltelling kunnen betekenen?

Een zojuist verschenen kort artikel[3] laat zien dat soms hele eenvoudige tijdreeksmodellen betere voorspellingen geven dan die van het CPB. Dit is op zich niet zo nieuw, want dat werd in de jaren tachtig en negentig van de vorige eeuw ook wel gevonden voor allerlei grote modellen. Nieuwer is wel de bevinding dat wanneer je de voorspellingen uit die tijdreeksmodellen combineert met de CPB-voorspellingen, dat dan de combinatie nòg beter is. Kennelijk mist het CPB-model nog wat informatie, en daar zou iets mee gedaan kunnen worden.

Nu zou je kunnen zeggen: maak het CPB-model nog maar wat groter en voeg daar wat extra tijdreeksdimensies aan toe. Echter, dit maakt de klus van diegenen die de modelvoorspellingen aanpassen nog weer een stuk lastiger. Persoonlijk denk ik dat dit nauwelijks te doen is. Misschien is daarom de volgende strategie ook veel eenvoudiger? Als het CPB nu eens het eigen model blijft hanteren, en de daaruit volgende voorspellingen niet aanpast. Daarnaast zou het CPB een eenvoudig tijdreeksmodel (wel met een paar vergelijkingen, maar niet veel) kunnen hanteren, dat voorspellingen levert waar de CPB-expert zijn of haar draai aan geeft. Dit geeft dan dus twee voorspellingen. Als je die combineert, dan zou men kunnen verwachten dat de precisie van de eindvoorspellingen toeneemt. Tevens wordt de klus van de experts die aanpassingen moeten verrichten eenvoudiger en transparanter. Immers, ze hoeven dan niet de voorspellingen uit een model met 2500 vergelijkingen aan te passen, dat gegeven de complexiteit van het model een ingewikkelde klus lijkt, maar ze passen slechts de voorspellingen uit eenvoudige tijdreeks modellen aan. Het is maar een idee.

[1] Franses, P.H., H. Kranendonk, en D. Lanser (2011), One model and various experts: Evaluating Dutch macroeconomic forecasts, International Journal of Forecasting, 27, 482-495.

[2] Franses, P.H. (2014a), Expert Adjustments of Model Forecasts: Theory, Practice and Strategies for Improvement, Cambridge: Cambridge University Press.

[3] Franses, P.H. (2014b), Evaluating CPB’s forecasts, De Economist, 162, 215-221.

CV

Philip Hans Franses is hoogleraar toegepaste econometrie en hoogleraar marketing research aan de Erasmus School of Economics. Hij is hier sinds 1987 werkzaam en staat sinds jaar en dag hoog genoteerd in rankings van Nederlandse economen. Sinds september 2006 is Franses tevens decaan van de Erasmus School of Economics.

Vergelijk @count opleiding

  • @title

    • Tijdsduur: @duration
Vergelijk opleidingen