基于网购搜索量的CPI及时预测模型

发布时间：2018-01-01 21:06

  本文关键词：基于网购搜索量的CPI及时预测模型　出处：《统计与信息论坛》2015年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：购物网站的用户搜索量数据是近年来出现的一种新类型数据源。基于该数据在合理选择关键词以及对数据进行季节调整和假日处理的基础上建立中国全国与城镇CPI的及时预测模型。模型以分布滞后模型为基础,采用Elastic-Net方法进行收缩估计进而实现变量选择。在确定最优惩罚因子和调整参数时采用了K重交叉验证技术。实证结果表明,搜索量变量与CPI具有显著的因果关系,在此基础上建立的预测模型经济含义合理,并能对CPI做出较精确的预测。同时,从模型均方误差角度看,基于Elastic-Net的变量选择显著优于基于逐步回归的方法,而城镇CPI预测模型也优于全国CPI预测模型。
[Abstract]:The user search quantity data of shopping website is a new type of data source which appears in recent years . Based on this data , a timely prediction model of CPI in China and towns is established on the basis of reasonable selection of key words and seasonal adjustment and holiday processing of 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】：F726;F724.6;F224
【正文快照】： 一、引言一直以来,居民消费价格指数的预测是经济学界、统计学界研究的热点问题。而近年来大数据技术为该问题的研究提供了新视角。一方面,大数据技术能够提供对经济活动更微观和近乎实时的测度能力,而传统的官方统计数据是宏观的(全国或各省)、低频的(年度、季度、月度),并且

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【共引文献】

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本文编号：1366194