Прогнозирование основных макроэкономических показателей с использованием поисковых интернет запросов (Population Forecasting and Analysis of Demographic Heterogeneity of Russia)

Diana Petrova, Pavel Trunin
{"title":"Прогнозирование основных макроэкономических показателей с использованием поисковых интернет запросов (Population Forecasting and Analysis of Demographic Heterogeneity of Russia)","authors":"Diana Petrova, Pavel Trunin","doi":"10.2139/ssrn.3594521","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<b>Russian Abstract:</b> В данном исследовании проводится анализ предсказательной способности такого типа интернет данных, как интенсивность поисковых запросов, для прогнозирования инфляции, уровня безработицы, реальных темпов роста ВВП и курса рубля к доллару в период с января 2004 г. по июль 2019 г. В работе используются поисковые запросы, связанные с финансовыми рынками, инфляционными ожиданиями и макроэкономическими условиями. Результаты показывают, что включение в модель интенсивностей поисковых запросов позволяет повысить точность прогнозов инфляции, уровня безработицы и курса рубля к доллару по сравнению с наивным прогнозом.<br><br><b>English Abstract:</b> This study examines the usefulness of Google Trends intensity search queries data as a measure of economic expectations in predicting inflation, unemployment, real gdp growth and exchange rate during the period between January 2004 and July 2019. We use search queries related to financial markets, inflation expectations and macroeconomic conditions. The results show that the addition of Google search queries improveы out-of-sample forecasts of inflation, unemployment and exchange rate over naïve forecast.","PeriodicalId":149805,"journal":{"name":"Labor: Demographics & Economics of the Family eJournal","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-03-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Labor: Demographics & Economics of the Family eJournal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.2139/ssrn.3594521","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Russian Abstract: В данном исследовании проводится анализ предсказательной способности такого типа интернет данных, как интенсивность поисковых запросов, для прогнозирования инфляции, уровня безработицы, реальных темпов роста ВВП и курса рубля к доллару в период с января 2004 г. по июль 2019 г. В работе используются поисковые запросы, связанные с финансовыми рынками, инфляционными ожиданиями и макроэкономическими условиями. Результаты показывают, что включение в модель интенсивностей поисковых запросов позволяет повысить точность прогнозов инфляции, уровня безработицы и курса рубля к доллару по сравнению с наивным прогнозом.

English Abstract: This study examines the usefulness of Google Trends intensity search queries data as a measure of economic expectations in predicting inflation, unemployment, real gdp growth and exchange rate during the period between January 2004 and July 2019. We use search queries related to financial markets, inflation expectations and macroeconomic conditions. The results show that the addition of Google search queries improveы out-of-sample forecasts of inflation, unemployment and exchange rate over naïve forecast.
俄罗斯抽象:数据分析预测能力研究这种密集搜索互联网数据,预测失业率、通货膨胀的实际gdp增长率和卢布兑美元汇率在2004年1月至2019年7月金融市场相关工作使用的搜索、通胀预期和宏观经济条件。结果表明,将搜索强度纳入模型有助于提高通胀、失业率和卢布兑美元汇率的准确性,而不是天真的预测。抽象:This研究examines the usefulness of English谷歌趋势强度search queries data as a measure of economic expectations in predicting inflation, unemployment《real gdp增长and exchange速率during the时段between 2004 January and 2019年7月。我们正在寻找金融市场的相关性,inflation expeconomic conditions。谷歌搜索queries的需求展示了他们对inflation、unemployment和交换武器的依赖。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信