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题名互联网大数据下消费搜索指数的构建与应用
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作者
曾洁华
钟若愚
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机构
西安交通大学、经济与金融学院
前海方舟(深圳)资产管理有限公司
深圳大学、经济学院
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出处
《统计与决策》
北大核心
2023年第4期16-22,共7页
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文摘
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。
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关键词
互联网大数据
百度指数
消费指数
混频数据回归
居民消费
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Keywords
Internet big data
Baidu Index
consumption index
MIDAS
resident’s consumption
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分类号
F014.5
[经济管理—政治经济学]
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