利用 Google Trends 数据预测波多黎各酒店入住登记的动态线性模型
应用统计
2016-02-29 v2
摘要
近期的研究使用搜索查询量 (SQV) 数据来预测特定的感兴趣过程。然而，Google Trends 的 SQV 数据来自周期性抽样查询。因此，Google Trends 数据每周都不同。我们提出一个动态线性模型，将 SQV 数据视为不可观测过程的表示。我们应用该模型，利用在 11 个不同时间下载的 SQV 数据，预测波多黎各非居民酒店入住登记数量。与仅检索一次 Google Trends 数据相比，该模型对非居民酒店入住登记数量与 SQV 之间关联的推断更优。此外，我们的模型产生了更切合实际的预测区间。然而，与更简单的模型相比，我们仅在超过 6 个月的预测期上发现了本模型性能更优的证据。
引用
@article{arxiv.1512.08097,
title = {A Dynamic Linear Model to Forecast Hotel Registrations in Puerto Rico Using Google Trends Data},
author = {Roberto Rivera},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.08097},
year = {2016}
}