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[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王文胜 常晓颖
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。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
张斌儒 黄先开 刘树林
旅游业是海南国际旅游岛的核心产业,准确预测将来旅游收入对旅游管理者的科学决策至关重要。引入网络搜索数据进行社会经济活动预测能提高预测精度,但已有文献未使用该方法进行旅游收入预测。本文引入百度指数提供的关键词数据对海南省旅游收入进行预测。首先在指数合成的基础上进行了协整检验与Granger因果分析,然后利用合成指数建立了预测模型。预测结果显示,平均绝对误差百分比(MAPE)由基准模型的6.23%降低到加入合成指数预测模型的4.21%,预测精度提高了约32.42%。表明网络搜索数据在旅游收入预测中具有重要价值。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李培志 董清利
电影票房预测对于管理部门一直是一项重要而复杂的工作。电影票房相关变量复杂多变,且数据获取难度较大是制约当前研究的主要因素。相比之下,网络搜索数据是互联网公司发布的用于记录网民搜索行为的结构化数据,能客观及时反映事物的发展趋势。本研究建立了基于网络搜索数据的混合预测模型。首先,匹配与测试集最相似的训练数据构建最优训练集(OTS)。其次,应用帝国竞争算法(ICA)选择最小二乘支持向量机(LSSVM)的最佳参数组合。最后,使用优化模型进行预测。为了测试模型的效果,使用中国大陆上映的电影票房数据进行模拟实验。结果表明混合模型具有更高的预测精度。本研究所构建的模型适用于中国电影业的票房预测,可为有关部门提供决策参考。
关键词：
网络搜索数据 机器学习 票房预测
[期刊] 调研世界
[作者]
张应剑 张伟琴 郑娟
本文尝试以陕西互联网产业为例,利用网络求职搜索数据构造就业需求指数,反映陕西互联网产业的就业需求情况及变化趋势,进而建立就业需求指数的时间序列变点模型,预测效果较好,实现了对陕西互联网产业就业市场需求变化的动态预测。文章基于网络搜索数据构造就业需求指数的方法和动态预测方式的可推广性较强,对加强就业市场和宏观经济走势的统计监测和趋势预判、补充和丰富现有就业统计体系具有一定的意义。
[期刊] 调研世界
[作者]
张应剑 张伟琴 郑娟
本文尝试以陕西互联网产业为例,利用网络求职搜索数据构造就业需求指数,反映陕西互联网产业的就业需求情况及变化趋势,进而建立就业需求指数的时间序列变点模型,预测效果较好,实现了对陕西互联网产业就业市场需求变化的动态预测。文章基于网络搜索数据构造就业需求指数的方法和动态预测方式的可推广性较强,对加强就业市场和宏观经济走势的统计监测和趋势预判、补充和丰富现有就业统计体系具有一定的意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
董现垒 Bollen Johan 胡蓓蓓
世界上的多数经济都是消费者驱动的,因此消费者信心指数(CCI)在经济预测中占据非常重要的位置。文章利用社交媒体中人们的网络"行为"数据对CCI建模并拟合预测。通过建模,拟合的CCI具有较好的拟合优度和较小的误差,同时结果也表明,耗时、耗力的传统CCI测算方法可以通过挖掘社交媒体中的行为数据进行建模分析来获得。模型构建之后的对比及检验评价都表明该模型在计算和分析上是稳健的。
关键词：
消费者信心 谷歌趋势 PCA 回归分析
[期刊] 统计研究
[作者]
董倩 孙娜娜 李伟
本文以北京、上海、天津、重庆等16个大中城市的二手房价格和新房价格为研究对象,以来自我国最大搜索引擎的百度搜索指数为数据基础,使用6种计量模型分别对16个城市的二手房价格和新房价格进行了拟合和预测,得到预测二手房和新房价格变动情况的最优模型。结果显示:网络搜索数据不但能够较好地预测房价指数,而且能够分析经济主体行为的趋势与规律,有一定的时效性。预测的月度房地产价格能够比官方数据发布提前约两周时间。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
王书平 应虹存 罗辑
网络搜索指数反映了用户的社会活动信息和行为趋势，为研究经济问题提供了重要的数据基础，本文利用脉冲响应函数和方差分解分析了网络搜索指数与CPI之间的相互关系。结果表明：CPI与网络搜索指数的相关性较高；CPI与网络搜索指数之间存在长期均衡关系，且两者在短期时间内互为因果；网络搜索指数的增加对CPI的增长具有促进作用，且这种效应需要一段时间内的传递，CPI的变化对网络搜索指数的变化影响程度更大。从长期发展情况看，经济形势的变化会对公众的购买决策产生一定影响，经济形势的发展会为公众的网络搜索行为创造稳定条件。
[期刊] 管理评论
[作者]
孙毅 吕本富 陈航 薛添
基于当前网络消费、网络应用高度普及,网络用户高速增长的现状,提出了基于网络搜索行为构建消费者信心指数的研究设计,从消费者购买决策的角度建立概念框架说明了两者的关联机理,并针对网络搜索数据的特点提出了基于主成分分析的指标合成方法。本文网络数据完整度较高,微观数据种类较全,采用、分析方法均具有创新性。结果表明,与传统消费者信心指数相比,基于网络搜索行为的消费者信心指数领先宏观经济景气一致指数6个月,预警预测能力更强;对社会商品零售总额的长期趋势判断更加准确,对短期波动的预测精度更高,平均相对误差可降低30%。
[期刊] 生态经济
[作者]
王永利 李颐雯 王欢 董鹏旭 滕越 蔺媛 刘琳
“双碳”目标背景下，针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据，研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征，并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势，选取IPCC二氧化碳排放的计算方法，基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型，对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示：河北省能源效率低于全国水平，河北省工业碳排放量最高；河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势；GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定，误差较小，更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示，河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势，以期为政府决策提供理论依据，助力河北省“双碳”目标的实现。
[期刊] 生态经济
[作者]
王永利 李颐雯 王欢 董鹏旭 滕越 蔺媛 刘琳
“双碳”目标背景下，针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据，研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征，并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势，选取IPCC二氧化碳排放的计算方法，基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型，对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示：河北省能源效率低于全国水平，河北省工业碳排放量最高；河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势；GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定，误差较小，更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示，河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势，以期为政府决策提供理论依据，助力河北省“双碳”目标的实现。
[期刊] 建筑经济
[作者]
曹小琳 牟红
以全国商品房销售面积作为研究对象，以百度指数数据为基础，构建回归模型对全国商品房销售面积进行拟合和预测。结果表明：基于网络搜索数据的预测模型不仅能较好地预测全国商品房销售面积，具有较高的时效性，同时能够分析房地产市场各参与主体的行为趋势与规律。
关键词：
网络搜索 商品房 成交量预测 百度指数
[期刊] 图书情报知识
[作者]
廖汉腾 张斌
本文提出了一种量化搜索引擎结果页面排名的方法,以较先前类似研究更为广泛的资料,揭示不同地区的本地化中文搜索引擎的搜索结果页面特征。研究结果展现了百度百科和中文维基百科在搜索引擎中能见与否,在不同地区本地化搜索引擎的明显能见差异。研究样本涵盖了3000条中文搜索词条,在中国大陆、新加坡、香港地区和台湾地区四个主要华语地区的搜索引擎结果页面排名。本研究证实了主流的用户生成百科全书能见指数较高,并受到地区因素影响。同时,百度百科和中文维基百科等百科全书网站也揭示了中文搜索环境的构建方式。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
彭赓 苏亚军 李娜
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
[期刊] 华东经济管理
[作者]
李方一 肖夕林 刘思佳
网络搜索直接反映了互联网用户的行为与心理,随着用户的不断增长,海量的网络搜索数据对社会经济发展趋势的指示作用不断被发现并研究。文章以安徽省为例,选取区域工业增加值等指标为预测目标,基于经济波动与大数据的相关理论,运用K-L信息量法与时差相关性分析对大量国际国内经济指标与特定关键词的百度搜索指数进行筛选,得到区域经济先行指标,建立区域经济预警模型,并对模型进行了拟合检验和预测检验。结果显示,部分关键词的网络搜索数据能够有效地用于预测区域工业增加值和社会消费品零售额的月度变化,预警模型具有较好的准确性与时效性
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