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[期刊] 管理评论
[作者]
张玲玲 张笑 崔怡雯
旅游业作为各国非贸易外汇收入的主要来源之一,其客流量的预测是营销和运营的重要环节。但统计局公布数据的滞后性使得以往预测方法难以捕捉旅游市场的最新变化趋势。本文基于网络搜索数据及历史客流量数据构建模型,并探索其对旅游市场客流量的预测作用。通过聚类方法筛选关键词,选取与预测变量的波动趋势具有相关性的关键词合成关键词指数,使得搜索指数与旅游市场发展趋势之间的有效信息进行进一步的互补,再结合历史数据进行修正建立自回归滞后模型,相对于单一使用历史数据或搜索指数进行预测的方法,预测准确度有很大提升,可以为相关旅游企业部门提供客流量预测的新方法。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
沈淑琳 张文龙
在数字经济时代的背景下，高效地从大数据中提取有用信息用于预测，具有重要的理论意义和现实意义。基于高维宏观经济数据和百度搜索指数构建监督因子模型，分别利用缩放主成分分析（s-PCA）和偏最小二乘（PLS）提取因子预测我国的CPI。在此基础上，进一步利用LASSO筛选变量，对因子估计施加“双重监督”，考察“双重监督”因子模型的信息提取效率。实证结果表明：相比于无监督因子模型，监督因子模型对CPI及其“拐点”具有更强的预测能力；采用LASSO筛选变量的“双重监督”因子模型具有更高的信息提取效率，变量筛选能有效提升监督因子的预测能力；百度搜索指数对CPI具有显著的预测能力，可作为信息补充源为CPI预测提供额外的信息。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张靖弦 蔡学媛 黄守涛
文章使用百度搜索指数(BDI)和同期钢材交易价格和销售量的历史数据,运用时间序列分析方法,研究BDI对钢材价格和销售量预测。对钢材销售量预测以季度为周期时,BDI可提高准确度9.544%。对钢材价格预测以天为周期时,存在残差项序列相关的问题;以周为周期的可以提高1.208%的预测准确度,并且t检验显示其所有系数显著不为零,QLB统计量显示残差项不存在序列相关的问题;以月为周期,准确度提高1.424%,BDI的系数t检验显著等于零,但是残差项不存在序列相关的问题;以季度为周期,BDI的系数t检验显著地等于零。
[期刊] 预测
[作者]
白丽娟 闫相斌 金家华
房地产作为国民经济的支柱产业,其价格预测受到学者的广泛关注。现有的预测研究,其数据存在严重的滞后性,影响预测的有效性。互联网搜索引擎关键词在表征用户信息需求、行为趋势等方面的能力日益显著,为分析用户消费信息需求、消费行为趋势等提供了较高质量的实时数据。本文在对搜索行为和商品房价格决定机制的理论分析基础上,论证了将关键词关注度指数加入回归预测模型的合理性,并使用Google Trend关键词数据进行了实证研究,结果显示这一改进可以提高对商品房价格指数的预测能力,降低预测误差。
[期刊] 金融经济学研究
[作者]
舒海兵 孟辰 陈毓琳 李楠
基于百度搜索指数,构造测度中国经济不确定性的全国和地级市层面的日度指标。与现有基于新闻报刊中关键词词频构造的指标相比,该指标对重大事件的响应更为及时,反应更为强烈且领先于现有指标。基于该指标的实证检验结果表明,该指标有助于预测股票市场收益率的变化,而现有指标则没有帮助;同时,用该指标刻画的经济不确定性增加时,企业投资强度降低,现金持有水平增加,特别是控制了企业利润因新冠疫情大幅下滑的因素后,这一结果依然成立,与相关理论的推论和常识相一致,而用其他现有指标则无法得出以上结果,说明该指标能有效刻画经济不确定性。本文通过利用网络即时数据和合理构建关键词词库,使得该指标不仅能及时有效地刻画经济不确定性,而且能刻画地区经济不确定性的差异,为与经济不确定性相关的研究提供了方法论参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
裴椰惠 刘洋
文章以互联网大数据为基础，分别构建了低频与高频的，并选用CPI舆情指数体系，形成了一套用于预测CPI指数变动的舆情分析系统2008年6月至证果表明，所构建的舆情指数体系能够较准确地7年领先12月的预测CPI数据对模型的有效性和稳健性加以验。研究结201CPI指数，并且显著改进了CPI的预测精度。
[期刊] 金融与经济
[作者]
龚金金 郑挺国
采用高维时变参数向量自回归模型测度了全国50个大中城市房价的时变溢出效应，并基于成对城市间的百度搜索指数系统考察了投资者关注对城际房价溢出效应的影响。研究表明，投资者关注能够显著提升城际间的房价溢出效应，其中来自手机端、一线城市、房地产活跃期内的投资者关注对城际房价溢出效应的影响更强。拓展性分析表明，投资者关注能够推高目的地城市房价中的非基本面成分。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
任乐 崔东佳
随着信息技术的快速发展,互联网成为用户获取资料和信息最快捷的途径之一。网络搜索数据记录了数以亿计的搜索关注与需求,反映了市场主体的行为趋势与规律,为研究社会经济行为提供了必要数据基础。本文以北京市旅游客流量为例,从游客的旅游行为角度建立理论概念框架,揭示了网络搜索数据与游客之间的相关关系。通过搜索相关关键词数据并合成搜索指数,实证了北京市搜索数据与月旅游客流量之间存在协整关系,并结合搜索指数与历史数据构建北京市旅游客流量预测模型。分析结果表明,相比于传统的自回归时间序列模型,本模型的预测2013年2月至4月连续3个月旅游客流量的平均绝对误差仅为5.08%,拟合优度高达97.23%。另外,该预测...
关键词：
网络搜索数据 搜索指数 旅游客流量 预测
[期刊] 金融论坛
[作者]
罗鹏 陈义国 许传华
本文利用百度搜索大数据、金融风险指标滞后项以及结构数据变量滞后项建立金融风险预测模型,研究发现:(1)包含百度搜索大数据的风险预测模型有助于提升金融风险预测的准确度,并且模型在金融风险上升时期的预测效果要好于金融风险下降时期的预测效果。(2)公众搜索宏观经济类风险、银行机构类风险和互联网金融类风险产生"追涨杀跌"的非理性行为,搜索非银行机构类风险的当期产生"追涨杀跌"的非理性行为,随后转变为"追跌杀涨"的理性行为。
[期刊] 管理现代化
[作者]
彭赓 刘金烜 曾鹏志 李晓炫
时间序列的相似性，可作为从海量搜索数据中筛选有预测能力关键词的重要依据。选取了更适合搜索数据和客流量数据特征的动态时间弯曲方法（ＤＴＷ），对九寨沟的搜索关键词进行筛选，建立线性和非线性的预测模型，来对客流量进行预测，最终该方法所选关键词与相关系数筛选方法相比具有更好的预测表现。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
苏振兴 扈文秀 杨栎
我国股票市场存在明显的概念炒作现象，扭曲了市场的良性定价机制。本文基于有限注意视角揭示投资者概念关注对股票收益的影响机制，使用百度搜索数据衡量投资者概念关注，以“一带一路”、“5G”和“PM2.5”概念板块的股票为研究样本进行实证研究。结果表明：在控制了Fama-French三因素以及投资者个股关注情况下，投资者概念关注对所属概念板块的股票收益有显著正向影响，但这种影响作用会在随后几期反转为负向影响。投资者个股关注一方面会强化投资者概念关注对股票收益的正向影响，另一方面投资者个股关注越高，个股的流动性就越强，从而会弱化投资者概念关注对股票收益影响作用的反转效应。研究结论丰富了投资者关注的理论研究，为抑制概念炒作提供理论依据和实现途径。
[期刊] 旅游科学
[作者]
陈荣 梁昌勇 葛立新
节假日旅游客流量由于游客在短期内大量集中于同一地点、不同节假日休假时间长短、所处季节等不同,呈现复杂非线性特征和明显季节性特点。本文提出一种基于季节指数调整(Seasonal Exponential Adjustment,SEA)的自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)-支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型,即基于SEA的AGA-SVR模型,并用国内著名5A级风景区黄山2008~2012年节假日客流量数据对模型进行验证。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘勘 周丽红 陈譞
描述一种基于改进TF-IDF特征词加权算法的科技文献聚类方法:首先提取科技文献的特征词;然后根据特征词的词频、所在位置和词性为特征词加权,建立科技文献的向量空间模型;接着使用基于密度的聚类算法对科技文献向量空间模型数据进行聚类分析;最后使用主成分分析法对科技文献聚类的结果进行标识,利用F-measure方法对聚类结果进行评价。实验表明,用提出的科技文献聚类方法能够从所检索的科技文献中发现热点研究领域,并能识别具有学科融合性质的研究方向。
关键词：
科技文献 文本挖掘 聚类
[期刊] 情报学报
[作者]
张颖怡 章成志 陈果
文本聚类是一种无监督且高效的文本类别划分方法。从文本中抽取的关键词代表了文本主旨内容,基于关键词的文本聚类是当下主流方式之一。在学术文本聚类研究中,主要使用单一的聚类方法。目前,一部分提升聚类性能的方法被提出,聚类集成是其中之一。因此,根据聚类集成思想,本文开展了基于关键词的学术文本聚类研究。为分析聚类集成在学术文本聚类中的有效性,本文比较了非集成聚类算法与聚类集成算法的性能。同时,为分析关键词对聚类集成性能的影响,本文分析了不同关键词抽取方法和不同关键词个数下学术文本的聚类结果。实验结果表明,聚类集成算法能够提升学术文本聚类的性能。其中,当使用TextRank作为关键词抽取方法时,学术文本聚类结果较佳;随着关键词个数的增加,学术文本类别划分性能随之提升。
关键词：
抽取 文本聚类 主题划分 聚类集成
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