Data science team
Het CPB wil zijn wetenschappelijk en beleidsgerichte onderzoek verrijken met data science-technieken, waardoor meer inzicht geboden wordt in belangrijke maatschappelijke thema’s. Hiervoor doen we kennis op over nieuwe, door data gedreven, methoden om te voorspellen (machine learning) en verspreiden we deze kennis binnen en buiten het CPB.
We ontwikkelen de zijlichtmodellen voor macro-economische variabelen verder door op basis van machine learning. Hierbij onderzoeken we hoe machine learning-modellen het best getraind kunnen worden om economische tijdreeksen te voorspellen. Ook evalueren we binnen deze onderzoekslijn hoe verschillende machine learning-modellen tot hun voorspellingen komen, wat ons meer leert over hoe deze modellen tot hun voorspellingen komen. Daarnaast combineren we machine learning en CBS-microdata (big data) om economische uitkomsten te voorspellen, waardoor we meer leren over kansengelijkheid en verdeling van risico’s. Dit laatste keert ook terug in het beschreven onderzoek van de CPB-programma’s Zorg en Risico & Regulering.
Contactpersonen
Gerelateerd
Effecten van coronasteun op bedrijvendynamiek en productiviteitsgroei: een nieuwe analyse met machine learningHet voorspellen van de wereldhandel met big data en machine learningTemporele patronen in economisch onderzoekMeerjarenonderzoeksplan 2022-2024Voorspelfouten van werkloosheid in samenhang met de conjunctuur