【摘要】大数据时代可有效利用高频网络搜索数据预测传统宏观经济走势。基于网络搜索数据对商品零售价格指数（RPI）变动影响的分析，利用相关关键词的网络搜索数据，构建河北省地区日度网络搜索指数，并基于混频数据模型MIDAS-AR(1)对地区RPI增速进行预测。研究结果表明：基于日度网络搜索指数的混频数据模型适用于地区RPI增速的预测。在静态预测方面，采用混频数据模型的预测精度要优于同频模型。在动态预测方面，采用调整模型h值的混频数据模型的预测效果优于AR(1)模型的动态预测结果，说明构建的日度网络搜索指数对地区RPI变动具有一定的预测能力。基于此，在对宏观经济进行监测预测时，应有效利用网络海量即时数据；混频数据模型可应用于区域RPI增速预测。