基于网络搜索数据的消费者信心指数预测

发布时间：2017-06-14 17:18

  本文关键词：基于网络搜索数据的消费者信心指数预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标,是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受,是监测经济周期变化的重要依据,已经得到国内外研究广泛重视。目前消费者信心指数的主流调查方法依然是抽样调查法,存在样本覆盖面过小、客观性不足、数据公布不及时等缺陷。且现有消费者信心指数测评体系存在诸多差异,从而影响消费者信心指数的深入推广,因而新的调查方法的提出更具必要性。而互联网的普及为我们提供了海量的数据基础,如何将这些数据用于辅助我们的决策研究需要,是研究者关注的热点问题。本文从消费购买行为的角度出发对网络搜索数据和消费者信心指数之间的相关性进行了探讨。并结合国家统计局消费者信心指数的编制原理将消费者信心指数分为六大指标,使用百度指数作为数据挖掘工具来获取2014年1月至2015年12月百度搜索引擎中与各指标相关关键词的搜索数据,并利用主成分分析、回归、BP神经网络等统计方法,对搜索量数据及消费者信心指数做了实证分析,主要得出以下结论:(1)基于网络搜索关键词数据建立的消费者信心指数预测模型的拟合优度达到0.828,网络搜索关键词数据与消费者信心指数之间存在长期稳定的协整关系。相关搜索量的增加会引起CCI的上升。(2)使用网络搜索数据预测CCI可以比传统调查问卷的方式提前一个月左右,有很强的时效性,并能节省大量人力成本。
【关键词】：网络搜索数据 百度指数 消费者信心指数
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F713.55;F49
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-9
• 第1章 绪论9-25
• 1.1 选题背景和研究意义9-13
• 1.1.1 选题背景9-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内、外研究综述13-22
• 1.2.1 消费者信心指数的编制及测算研究13-15
• 1.2.2 消费者信心指数与消费支出关系的研究15-17
• 1.2.3 网络搜索数据与经济指标关系的研究17-21
• 1.2.4 总体评价21-22
• 1.3 研究思路及方法22-23
• 1.3.1 研究思路22
• 1.3.2 研究方法22-23
• 1.3.3 创新点23
• 1.4 论文结构23-25
• 第2章 网络搜索数据与消费者信心相关理论分析25-32
• 2.1 百度指数与关注度25-26
• 2.2 搜索引擎在预测中的优势26-28
• 2.3 网络搜索行为与消费者信心的关联机理28-31
• 2.3.1 网络搜索行为与消费者信心关系的理论框架28
• 2.3.2 消费者信心与购买需求28-29
• 2.3.3 消费者信心与购买决策29-30
• 2.3.4 消费者信心指数与网络搜索行为30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 消费者信心指数预测变量的选择32-41
• 3.1 数据来源与关键词选择32-33
• 3.1.1 数据来源32
• 3.1.2 基准指标的选择32
• 3.1.3 相关网络搜索关键词的选择32-33
• 3.2 数据处理33-35
• 3.2.1 数据预处理33
• 3.2.2 相关性比较33-35
• 3.3 网络搜索指数的合成35-39
• 3.3.1 关键词平稳性检验35-37
• 3.3.2 基于主成分分析的搜索指数合成37-39
• 3.4 本章小结39-41
• 第4章 模型建立与实证分析41-49
• 4.1 单位根检验41-42
• 4.2 模型的建立42-45
• 4.2.1 回归模型的建立42-43
• 4.2.2 模型解释43-45
• 4.3 神经网络模型的建立45-47
• 4.3.1 神经网络模型45-46
• 4.3.2 神经网络模型拟合效果46-47
• 4.4 模型预测47-48
• 4.4.1 回归模型的预测47
• 4.4.2 神经网络模型的预测47-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第5章 结论与展望49-53
• 5.1 结论49-50
• 5.2 难点和不足50-52
• 5.3 展望52-53
• 参考文献53-59
• 致谢59-60
• 攻读学位期间取得的成果60

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本文编号：450040