日本語要約

本研究は、経済状況をリアルタイムで理解・評価するために、従来の統計データに加え「代替データ」を活用するトレンドに着目し、特に日本の製造業における産業生産指数（IIP）のナウキャストモデルを構築することを目的としています。この研究は、代替データとしてのモビリティデータと電力需要データを使用し、IIPの公式発表の1〜2ヶ月前に生産活動を予測することが可能です。また、機械学習技術を取り入れることで、従来の経済統計（IIP予測）と代替データに基づくナウキャスト値の混合比率を経済状況に応じて内生的に変更し、予測精度を向上させています。推定結果によれば、代替データに機械学習技術を適用することで、特にCOVID-19パンデミックの影響下においても高い精度で生産活動を予測できることが示されています。これにより、政策立案者は経済の変動に迅速に対応するための情報を得ることができ、従来の方法と比較して新たな視点を提供するものとなっています。