利用互联网搜索数据通过PRISM预测失业
应用统计
2021-01-27 v2 统计方法学
摘要
互联网产生的大数据为预测分析提供了巨大潜力。此处我们聚焦于利用在线用户的互联网搜索数据预测未来数周的失业初次申领人数，从而为经济走向提供及时洞察。为此，我们提出一种新方法PRISM（带推断季节性模块的惩罚回归），其使用来自Google的公开可用在线搜索数据。PRISM是一种半参数方法，由一般状态空间公式驱动，并采用非参数季节性分解与惩罚回归。在预测失业初次申领人数方面，PRISM优于所有先前可用的方法，包括在2008–2009年金融危机期间以及COVID-19大流行期间失业初次申领人数均快速上升时的近期预测。PRISM及时且准确的失业预测可协助政府机构和金融机构评估经济趋势并做出明智决策，尤其在面对经济动荡时。
引用
@article{arxiv.2010.09958,
title = {Forecasting unemployment using Internet search data via PRISM},
author = {Dingdong Yi and Shaoyang Ning and Chia-Jung Chang and S. C. Kou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09958},
year = {2021}
}