Статьи, Журналы
Прогнозирование российских макроэкономических показателей на основе информации в новостях и поисковых запросах
Статьи, Журналы
Прогнозирование российских макроэкономических показателей на основе информации в новостях и поисковых запросах
Ульянкин, Ф. Прогнозирование российских макроэкономических показателей на основе информации в новостях и поисковых запросах / Ф. Ульянкин // Деньги и кредит. — Москва, 2020 — N 4. Том 79. — С.75-97. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
В современной экономической литературе строится довольно много различных индексов экономической активности. Часть из них основана на опросах экономических агентов ("ручные" индексы), часть - на неструктурированных данных из интернета ("автоматические" индексы). При этом вопрос о том, какие из подходов оказываются самыми успешными, остается открытым. В этой работе мы сравниваем несколько различных индексов экономической активности по их объясняющей и прогнозной способности. "Автоматические" индексы мы строим с помощью методов машинного обучения. В качестве исходных данных используются поисковые запросы, новостные статьи и комментарии пользователей под новостными постами из социальных сетей. Анализ получившихся индексов экономической активности показывает, что существует причинность по Грейнджеру между поисковыми и новостными индексами, с одной стороны, и "ручными" индексами - с другой, при этом поисковые и новостные индексы являются причинами по Грейнджеру для "ручных" индексов. Кроме того, оказывается, что поисковые и новостные индексы экономической активности лучше ручных индексов объясняют и прогнозируют набор выбранных для исследования макроэкономических переменных. Хорошая объясняющая способность данных индексов позволяет использовать их для наукастинга в условиях наличия лага в выходе макроэкономической статистики.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Гареев, М.Ю. Наукастинг / М. Ю. Гареев, А. В. Полбин // Вопросы экономики. — Москва, 2022 — N 8. — С.133-157.
- 2. Джункеев, У.К. Прогнозирование безработицы в России с помощью методов машинного обучения / У. К. Джункеев // Деньги и кредит. — Москва, 2022 — N 1. Том 81. — С.73-87.
- 3. Балацкий, Е.В. Краткосрочное прогнозирование с использованием индекса монетарной эффективности / Е.В. Балацкий, Н.А. Екимова // Проблемы прогнозирования. — 2018 — N4. — С.116-128.
- 4. Прилепский, И.В. Построение индикаторов макроэкономической неопределенности для России / И. В. Прилепский // Вопросы экономики. — Москва, 2022 — N 9. — С.21-26.
- 5. Микош, Х. Прогнозирование роста российского ВВП с использованием данных со смешанной периодичностью / Х. Микош, Л. Соланко // Деньги и кредит/ Банк России. — 2019 — N1. — С.19-35.
- 6. Куровский, Г.С. Построение индекса волатильности цен товаров российского экспорта / Г.С. Куровский, А.В. Полбин // Деньги и кредит. — 2017 — N11. — С.59-65.
- 7. Стырин, К.А. Прогнозирование инфляции в России методом динамического усреднения моделей / К.А. Стырин // Деньги и кредит/ Банк России. — 2019 — N1. — С.3-18.
- 8. Байбуза, И. Прогнозирование инфляции с помощью методов машинного обучения / И. Байбуза // Деньги и кредит/ Банк России. — 2018 — N4. — С.42-59.
- 9. Использование динамической межотраслевой модели с блоком человеческого капитала в прогнозировании экономики России / А. О. Баранов [и др.] // Проблемы прогнозирования. — 2018 — N6. — С.104-114.
- 10. Михайлов, А.Ю. Анализ экономических и структурных данных для прогнозирования цены криптоактивов / А. Ю. Михайлов // Банковское дело. — Москва, 2021 — N 3. — С.29-38.
Отзывы читателей
0