基于网络搜索量和混合频率模型的经济变量预测研究

发布时间：2018-06-04 05:54

  本文选题：网络搜索量 + 混合频率模型　； 参考：《统计与信息论坛》2016年05期

【摘要】：针对大数据背景下利用互联网搜索量数据进行经济预测的问题,提出建立能够充分利用高频变量信息的混合频率模型,并尝试解决建模过程中的关键词选取、数据预处理和降维等问题。在对金融和消费领域预测的实证研究中,经过筛选的关键词搜索量变量与作为预测对象的经济变量是高度相关的,并且混频模型相对于经过频率转换的模型具有更优的估计量性质和更高的样本内外预测精度。同时,根据估计结果得到的权重函数还可以发现月内各日搜索量在预测模型中的贡献度分布具有不同模式,借助该分布模式可以对经济主体行为进行描述和测度,也为搜索量数据的频率转换提供了一些参考。
[Abstract]:In order to solve the problem of using Internet search data for economic prediction under the background of big data, this paper proposes a hybrid frequency model which can make full use of the information of high frequency variables, and tries to solve the problem of keyword selection in the process of modeling. Data preprocessing and dimensionality reduction. In the empirical study of financial and consumer forecasting, the selected keyword search variables are highly correlated with the economic variables that are the predictors. The mixing model has better estimator property and higher prediction precision than the frequency conversion model. At the same time, according to the weight function obtained from the estimation results, it can also be found that the distribution of the contribution degree of the search amount in each day of the month in the prediction model has different patterns. With the help of the distribution model, the behavior of economic agents can be described and measured. It also provides some reference for the frequency conversion of search quantity data.
【作者单位】： 天津财经大学统计系;
【基金】：天津哲学社会科学规划项目《大数据背景下消费者价格指数的测度及预测研究》(TJTJ13-002)
【分类号】：F124;F224

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本文编号：1976247