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互联网搜索行为能帮助我们预测宏观经济吗?

分类号:F49

【作者】刘涛雄  徐晓飞  
【部门】清华大学经济学研究所  清华大学创新与发展研究院  
【摘要】在大数据被广泛应用的今天,能否以及如何利用大数据对宏观经济进行预测成为经济学研究的一个新领域,应用大数据对宏观经济总量进行预测迄今还鲜有研究。在宏观经济分析中,两种类型数据可以被应用,即结构化数据和非结构化信息。政府统计指标属于结构化数据,而互联网搜索行为则属于非结构化信息。互联网搜索行为是在线大数据中较有代表性的信息,本文将探索互联网搜索行为能否帮助我们对宏观经济进行预测,分析利用结构化数据和非结构化信息的可行方法。本研究使用6种模型对宏观经济总量进行预测。通过不同模型的比较,最终选择最优预测模型。研究表明,互联网搜索行为可以帮助预测宏观经济,但必须依赖适当模型选择方法。搜索行为数据不是对现...
【关键词】宏观经济  互联网搜索行为  预测  “两步法”
【基金】北京市哲学社会科学基金重大项目(15ZDA18); 国家社科基金项目(14BJL028); 中国博士后科学基金面上项目(2014M560068); 教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJC790119); 清华大学数据科学研究院的资助
【所属期刊栏目】经济研究
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