失业率预测研究——基于网络搜索数据及改进的逐步回归模型

发布时间：2017-08-15 11:16

  本文关键词：失业率预测研究——基于网络搜索数据及改进的逐步回归模型

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【摘要】：无论是从社会管理还是从经济发展的角度来考虑,失业均已成为目前各国十分关注的重点问题之一,学者们也一直在通过各种方法来预测失业率。近年来,随着网络的发展和搜索引擎的普及应用,学者们发展出一种利用网络搜索数据来观察和研究经济及社会问题的方法。随着这一方法的有效性被证明之后,它也被引入到失业率预测的研究领域中。文章利用Google推荐的关键词搜索数据,采用改进的逐步回归方法分层建立了三个模型预测失业率,并进行因果关系检验及有效性检验。实验结果表明,三个模型的拟合优度分别达到0.930、0.935、0.936,三期预测值的MAPE分别为1.20%、0.89%、0.57%。文章认为,这种方法能有效的处理网络搜索数据并进行相关的社会问题研究和经济问题的预测。
【作者单位】： 中国科学院大学管理学院;
【关键词】： 逐步回归 失业率 失业初请人数 网络搜索数据 协整分析 预测
【基金】：国家自然科学基金项目“基于网络搜索数据的电子商务交易量预测研究——以3C产品为例”(项目号71172199);国家自然科学基金项目“情绪因素对网络搜索预测的影响:以旅游市场为例”(项目号:71202115);国家自然科学基金项目“基于网络行为的消费者信心指数构建及应用研究”(项目号:71203218) 中国科学院研究生院“基于‘结构时序+搜索’混合模型的电子商务预测”(项目号:Y15101QY00)
【分类号】：F224;F241
【正文快照】： 一、引言本文以经济复苏时期美国失业率预测为例,从关键词库的构建、利用改进的逐步回归的方法对关键词进行筛选、合成综合搜索指数、构建模型进行预测等方面进行系统介绍,并对该方法的有效性及预测效果加以验证。二、文献综述1.利用搜索数据进行失业率预测的相关研究。作为

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