基于网络搜索数据的住房价格预期与实际价格波动分析

发布时间：2018-08-30 17:07

【摘要】：在混频数据方法的框架下,分析网络搜索数据是否能够增强中国住房价格的解释能力。对2011年1月至2014年12月的时间序列数据分析显示:以"房价"为关键词得出的百度指数能够解释中国住房价格的部分波动,将其引入传统模型,显著增强了住房价格预测的准确性。研究表明:混频数据方法通过对高频网络搜索数据和低频官方统计数据进行整合,可以挖掘出大数据背后隐藏的丰富信息,为宏观和中观层面的研究提供坚实的微观数据基础。网络搜索数据提供了一个观察个体行为的良好途径,必将在未来促进宏观经济学到纳米经济学的深度融合。
[Abstract]:Under the frame of mixing data method, this paper analyzes whether web search data can enhance the interpretation ability of housing price in China. An analysis of time series data from January 2011 to December 2014 shows that the Baidu index based on the term "house price" can explain some fluctuations in Chinese housing prices and introduce them into traditional models. Significantly improved the accuracy of housing price forecasts. The results show that by integrating the high frequency network search data and the low frequency official statistics, the mixed frequency data method can mine the rich information hidden behind big data, and provide a solid micro data base for the study of macro and meso level. Web search data provide a good way to observe individual behavior and will promote the integration of macroeconomics and nanoeconomics in the future.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学经济与管理学院;河海大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金项目《S-C-P范式下中国住房市场波动的冲击-传导机制分析》(71103051)
【分类号】：F299.23

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本文编号：2213721