大数据,谷歌和失业

IF 0.4 4区 经济学 Q4 ECONOMICS
Raymundo M. Campos Vázquez, E B Sergio López-Araiza
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摘要

我们使用谷歌就业搜索数据来预测墨西哥的失业率。我们讨论了与nowcasting和大数据相关的文献,这些文献使用互联网生成的数据来预测失业。此外,我们还解释了用于选择最佳预测模型的学习算法。最后,应用这些算法找到最能预测墨西哥失业率的模型。在公共政策方面,我们认为通过互联网产生的数据和新的统计方法是改进干预措施的设计和相关性的关键。我们使用谷歌趋势数据进行就业机会相关回复,以预测墨西哥的失业率。我们首先讨论与大数据和预测相关的文献,其中用户生成的数据被用来预测失业。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的面积为。最后,我们实现了这样的算法,利用谷歌趋势查询和失业滞后找到预测失业的最佳模型。从公共政策的角度来看,我们认为用户生成的数据和新的统计方法都可以为政策干预的设计提供很好的工具。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Grandes datos, Google y desempleo
espanolUtilizamos datos de busquedas en Google sobre empleo para pronosticar la tasa de desempleo en Mexico. Discutimos la bibliografia relacionada con nowcasting y big data donde se utilizan datos generados en internet para predecir desempleo. Ademas, explicamos algoritmos de aprendizaje que sirven para escoger el mejor modelo de prediccion. Finalmente, se aplican estos algoritmos para encontrar el modelo que mejor prediga la tasa de desempleo en Mexico. En terminos de politicas publicas, creemos que los datos generados a traves de internet y los nuevos metodos estadisticos son claves para mejorar el diseno y la pertinencia de las intervenciones. EnglishWe use Google Trends data for employment opportunities related reply in order to forecast the unemployment rate in Mexico. We begin by discussing the literature related to big data and nowcasting in which user generated data is used to forecast unemployment. Afterwards, we explain the basics of several machine learning algorithms. Finally, we implement such algorithms in order to find the best model to predict unemployment using both Google Trends queries and unemployment lags. From a public policy perspective, we believe that both user generated data and new statistical methods may provide great tools for the design of policy interventions.
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