陳美伶：強化景氣預警系統

國發會主委陳美伶於24日年終記者會表示，為讓政府更準、更快掌握景氣，適時提出對策，正深入研究透過「巨量資料」、「機器學習方法」以強化景氣預警系統。據了解，四年後景氣燈號改版時，這項新方法也將納入景氣領先指標。

陳美伶強調，這套研究中的景氣指標系統，和現行景氣燈號是兩件事，每月的景氣燈號仍將如常發布，並不會因此改變。國發會之所以進行這項研究，是因應景氣快速波動的今天，能更快速、準確的判斷景氣走勢，事實上近期國際期刊也已提出類似的方法，國發會明年將會深化這項研究。

經濟發展處長吳明蕙表示，未來納入新系統的指標多達300項，以來自金融面、消費面的項目最多，過去景氣循環的峰、谷通常都在兩年後才能認定，例如第14次循環谷底是落在2016年2月，但遲至2018年3月才認定，運用巨量資料及「機器學習方法」的新系統，可以更快認定景氣循環的峰、谷。

除了讓景氣循環獲得快速認定，這套系統也有助於快速判斷當前景氣，吳明蕙表示，這套景氣指標系統目前還在測試中，將在下一次景氣燈號改版時（四年後），納入領先指標，以強化領先指標的預警作用，讓政府可以提前掌握景氣動向，適時提出因應對策。

新系統的「機器學習方法」是指給這套景氣指標系統更多歷史資料，讓系統自歷史資料中學習，以了解景氣擴張時會出現什麼狀態，收縮時又會出現什麼狀態，然後以此偵測近期資料，告訴我們現在是處於擴張或者收縮，甚至判斷是否已出現轉折點。至於歷史資料要給多長，20年、30年？吳明蕙表示，給的資料長度不同，機器學習的情況也會不同，對日後系統的判斷也會有差異，未來歷史資料要給多長才是最適的？目前還在測試中。

國發會官員表示，運用巨量資料及「機器學習方法」去研判景氣走勢，和現行景氣指標系統的差別在於新方法用的資料量「大」，判斷的速度「快」，兼具精準性、即時性，引用這個新方法來掌握景氣變化，應該是數位發展下必然趨勢。