Mobiladataink segíthetnek előre látni, hogy jön a drágulás
2024. január 5. – 05:01
A hagyományos adatokra épülő jegybanki modellek képtelenek voltak az infláció elszabadulását előre jelezni. Egy új tanulmány megmutatja, hogy mobiltelefonjaink helyzetmeghatározási adataiból a jövőben talán jobban előre lehet jelezni az árak emelkedését.
A Defacto blog szerzői közgazdászok, szerkesztői Bárány Zsófia, Danis András, Lindner Attila, Szűcs Ferenc és Zawadowski Ádám, a Közép-Európai Egyetem (CEU), a Stockholmi Egyetem, és a University College London kutatói.
Mindannyian tapasztaljuk napi szinten, hogy mennyivel drágább minden manapság, mint akár csak egy-két évvel ezelőtt. A magas infláció nemcsak Magyarországon probléma, hanem egész Európában és Észak-Amerikában is.
Teljesen érthető az emberek frusztrációja: hogyan tudott így elszabadulni az infláció? Miért nem látták előre az áremelkedést a központi bankok, és miért nem próbálták meg időben megfékezni?
Természetesen az árak jövőbeli alakulását nehéz pontosan megjósolni. A jelenlegi inflációban talán az a különös, hogy a legnagyobb jegybankok szakértőit is teljesen váratlanul érte, nemcsak az Európai Központi Bank (EKB) szakértői, hanem az amerikai és az angliai jegybankok közgazdászai is csúnyán melléfogtak az előrejelzéseikkel.
Napjainkban annyi adatot rögzítünk, a big data korát éljük, felmerül tehát a kérdés, hogy nem lehet-e ezen adatok segítségével javítani a jövőbeli árak előrejelzésén. Egy új tanulmányban megmutatjuk, hogy egészen meglepő adatokból lehet inflációs előrejelzést készíteni: a mobiltelefonjaink helyzetmeghatározási (úgynevezett geolokációs) adatainak segítségével lehet az inflációs előrejelzéseket javítani. Egy amerikai cég adatait használjuk, amely mobiltelefon-felhasználók millióinak tartózkodási helyét követi nyomon, és azt próbálja mérni, hogy milyen üzleteket látogatnak.
Elsőre ijesztőnek hangzik, hogy a kutatók látják, személy szerint ki, mikor, pont melyik üzletben volt, de nem egészen erről van szó.
Az adatok csak azt árulják el, hogy hetente hány vásárló látogatott meg egy boltot, és átlagosan mennyi időt töltöttek ott. Így például tudjuk, hogy egy adott New York-i étteremben egy héten 450 vendég volt és átlagosan 37 percet tartózkodtak ott. Azt azonban nem tudjuk, hogy kik ezek az emberek.
A tanulmányunkban az Egyesült Államokban működő éttermekre összpontosítunk. Elemzési időtartamunk 2019 januártól egészen 2021 novemberig tart, tehát a vizsgálati időszak magában foglalja 2019-et, egy teljes évet a Covid-járvány előtt, és magának a járványnak majdnem két évét. A 2020-as és 2021-es év minden egyes hetére megbecsüljük az üzletben töltött átlagos tartózkodási időt a 2019-es év ugyanezen hetének „normális” tartózkodási idejéhez képest. Így becsüljük a pandémia különleges hatását a tartózkodási időre, és feltételezzük, hogy a változások nagy részét a hosszabb várakozás okozza. Így a 2019-hez viszonyított változásokat „abnormális várakozási időnek” nevezzük.
A bemutatott grafikonon számos érdekes jelenség figyelhető meg. Míg az abnormális várakozási időnek különleges pandémiás hatások nélkül nulla körül kellene ingadoznia, a pandémia kezdetén, azaz 2020 tavaszán negatív volt. Tehát az átlagos éttermi vendégeknek kevesebbet kellett várniuk, hogy megkapják az ételüket. Kicsit meglepő talán, de az Egyesült Államokban a legtöbb üzlet nem volt zárva, ellentétben sok európai országgal. Ennek ellenére a kereslet annyira visszaesett, hogy a pincérek és szakácsok gyorsan ki tudták szolgálni azt a kevés vendéget, aki megjelent.
Ez azonban a következő hónapokban megváltozott. 2020 júliusától kezdve a várakozási idő folyamatosan és erősen emelkedett átlagosan több perccel (az átlagos tartózkodási idő 2019-ben 39 perc volt). Ez tehát már jóval az infláció 2021 nyarán kezdődő elszabadulása előtt bekövetkezett. Magának a növekedésnek valószínűleg két oka volt: először is a kereslet ismét erőteljesen megnőtt, másodszor, sok munkáltató elbocsátotta a dolgozóit, és ezek később máshol helyezkedtek el.
A nagy kereslet és az alacsonyabb kínálat együttesen többletkeresletet eredményezett, és pont ez az a helyzet, amit egy idő múlva csak az árak emelkedése tud orvosolni, ezzel elősegítve a kínálat növekedését és a kereslet visszafogását. Az ábrán látható, hogy az abnormális várakozási idő egészen a vizsgálati időszakunk végéig, azaz 2021 novemberéig magas maradt. Talán kicsit meglepő, hogy a legtöbb étteremnek közel másfél évig nem sikerült a magas keresletet új alkalmazottakkal, magasabb árakkal vagy más módszerekkel kezelni.
Ez az ábra még önmagában nem igazolja, hogy az abnormális várakozási idő valóban a többletkeresletet méri. Hogy megmutassuk, hogy az infláció előrejelzésére is alkalmas az abnormális várakozási idő, először a legnagyobb amerikai városokra külön éttermi abnormális várakozási időket becslünk.
Eredményeink azt mutatják, hogy azok a városok, ahol a legnagyobb mértékben nőtt az abnormális várakozási idő, pontosan azok a városok, ahol az éttermek árindexe nagyobb mértékben nő.
Ez az eredmény azért meglepő, mert ez akkor is igaz, ha kontrollálunk az olyan egyéb tényezőkre, amelyek tipikusan előre jelzik az árak alakulását egy régióban, mint például a városi munkanélküliségi arány vagy a regionális gazdasági növekedés. Ezek az eredmények együttesen mutatják, hogy a mobiltelefon-adatok igenis segítenek az infláció előrejelzésében.
Eredményeink azt sugallják, hogy érdemes a jövőben innovatív módon, a legkülönbözőbb helyekről származó adatokat is felhasználni az infláció előrejelzésére. Így talán kicsit korábban lehet előre jelezni az inflációt, és a jegybankok hatékonyabban és időben tudnak reagálni, megfékezve az árak elszabadulását. A Defacto szerint ez az eredmény is azt mutatja, hogy az a rengeteg adat, amit a mindennapi tevékenységünk során tudtunkon kívül „termelünk”, felhasználható arra is, hogy a hatékonyabb döntéshozatalt támogassák.
Ha szeretne a Defacto elemzések megjelenéséről email-tájékoztatót kapni, kattintson ide!
