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[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]
曾洁华 钟若愚
文章结合2013年1月1日至2020年6月30日的百度指数这一高频互联网大数据，利用主成分分析法构建高频居民消费搜索指数。在此基础上，将高频搜索指数拓展进ADL-MIDAS混频模型，对居民消费情况展开实证分析和预测。研究发现：所构建的消费搜索指数能较好捕捉居民在双十一、春节、新冠肺炎疫情期间的潜在消费行为变动情况，总体上，居民对消费相关事件的网络关注度变化会对居民消费水平产生显著影响，消费存在显著的耐久效应，收入增长对消费的促进作用明显。此外，引入高频消费搜索指数的混频模型，对比基准模型，在多步向前动态预测和实时预测上都呈现较高的预测精度和较好的稳定性。
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
徐映梅 高一铭
研究目标:基于互联网大数据构建CPI舆情指数辅助预测CPI。研究方法:提出了一种构建CPI低频与高频舆情指数的统计方法,并通过选用2006年6月至2015年12月的数据验证了该方法的有效性。研究发现:相关关键词的搜索热度指标具有领先CPI的预测作用,依此建立的CPI舆情指数有助于改进CPI预测精度。研究创新:揭示了基于相关关键词的搜索热度指标与CPI的非线性关系,提出了一种基于门限回归的CPI低频舆情指数构建方法;使用动态因子模型估计出了CPI高频舆情指数。研究价值:预测CPI时可辅助利用基于大数据构建的
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
徐映梅 高一铭
研究目标:基于互联网大数据构建CPI舆情指数辅助预测CPI。研究方法:提出了一种构建CPI低频与高频舆情指数的统计方法,并通过选用2006年6月至2015年12月的数据验证了该方法的有效性。研究发现:相关关键词的搜索热度指标具有领先CPI的预测作用,依此建立的CPI舆情指数有助于改进CPI预测精度。研究创新:揭示了基于相关关键词的搜索热度指标与CPI的非线性关系,提出了一种基于门限回归的CPI低频舆情指数构建方法;使用动态因子模型估计出了CPI高频舆情指数。研究价值:预测CPI时可辅助利用基于大数据构建的CPI低频与高频舆情指数信息。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王若佳 李培
［目的 ／意义］分析国内互联网搜索数据和我国流感疫情的相关性，探讨利用搜索数据辅助流行病监测的应用可能，为相关搜索引擎和疾病防控中心提供参考。［方法 ／过程］通过分析百度中文搜索词搜索情况和我国流感活动情况的相关性，选择合适的搜索关键词，构建并比较一元线性回归、多元线性回归、主成分回归及人工神经网络模型，选出最优模型；引入官方发布的流感监测历史信息，进行模型优化。［结果 ／结论］多元线性回归和人工神经网络模型具有更好的拟合优度，其中多元线性回归的精度更高；主成分回归模型在理论上可以减少变量之间的共线性，但实践证明无论是其拟合效果还是监测效果相对于多元回归模型来说都有所下降；历史数据和搜索数据包．．．
关键词：
流感 搜索引擎 百度指数 监测模型
[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] 经济学家
[作者]
曾洁华 钟若愚
本文以广东省21个地级市为例,利用百度指数构建了各城市的消费搜索指数,根据指标趋势将城市划分为较发达城市和下沉市场。在此基础上,基于2014—2019年的市级消费面板数据和北大普惠金融指数,结合面板回归和AIDS模型探索互联网发展与居民消费升级的关系。研究发现:互联网发展总体上能推动居民消费潜力的释放和消费结构的优化,进而促进居民消费升级,广东省整体上属于第Ⅱ阶段消费升级(个性化消费升级)。不同类别城市间存在明显的异质性,互联网发展有助于较发达城市居民消费结构的进一步优化和调整,呈现第Ⅲ阶段升级特征(理性化消费);下沉市场大体上显现从第Ⅰ阶段向第Ⅱ阶段过渡的消费升级特征,互联网对消费潜力的释放和消费结构改善方面均呈现显著促进作用。
[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] 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] 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] 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] 中国土地科学
[作者]
起晓星 李建春
研究目的:基于互联网地图POI数据,从功能性视角出发,构建城市地下空间需求度评价的理论与方法体系,分析地下空间利用现状和潜在需求之间的空间异质性。研究方法:基于高德地图POI数据,以公里格网为评价单元,利用核密度估计法分析城市地下空间的利用现状,从社会经济、区位条件以及利用规划三个层面建立指标体系,对城市地下空间需求度特征进行综合评价。研究结果:济南市中心城区地下空间利用现状呈现空间集聚与组团特征,而地下空间需求则表现出核心—边缘的圈层分布特征,应用耦合矩阵可将城市地下空间分为优先发展区、协调发展区、优化发展区、转型发展区以及保留发展区,对不同类型的分区应采取差异化的开发策略。研究结论:城市地下空间的开发应充分协调现状与需求关系,强调保护性开发,进行地下空间专项分区规划,构建"点—线—面"整体发展格局。
[期刊] 管理评论
[作者]
崔笑宁 苏丹华 尚维
本文针对互联网财经新闻中对于股票市场涨跌的舆论观点，进行文本分析和建模，建立了股票市场领域情感词典，用于对互联网财经新闻文本数据进行积极、消极与中立情绪的情感分析。在情感分析过程中考虑否定副词和转义词，随后建立情感特征并采用时间卷积长短时记忆神经网络对沪深300股票指数进行预测。本文利用Word2Vec方法对大量互联网财经新闻进行训练，以半监督的方式构建互联网新闻语境股票市场领域中文情感词典，该词典能够有效地对股票市场相关新闻中所蕴含的股市涨跌观点和情绪进行识别。为充分利用文本和时序特征，本研究提出了时间卷积与长短时记忆网络相结合的模型TCN-LSTM。经过实证分析对比发现，TCN-LSTM模型的方向预测和短期数值预测效果优于其他深度学习模型。本研究提出了面向特定舆情主题的情感词典构建方法，建立了用于股市预测的互联网新闻情感词典。同时，也发展了利用深度学习方法进行金融时间序列预测的新方法。时间卷积和长短时记忆机制的集成解决了特征提取时局部和长期的权衡问题，对深度学习在金融预测领域应用效果的提高有较为重要的意义。
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