Big Data в определении социального самочувствия населения России - Д. Фантаццини
| Автор: | Д. Фантаццини |
| Издательство: | Синергия |
| Серия: | Прикладная эконометрика. Научные статьи |
| Жанр произведения: | Экономика |
| Год издания: | 2018 |
| isbn: |
В статье строятся индексы поисковых запросов на основе Google Trends Data с целью возможности предсказания динамики российских индексов социального самочувствия ВЦИОМ. Индексы Google рассчитаны с помощью факторного анализа на основе набора данных Google Trends Data за 2006–2016 гг., который содержит результаты 512 поисковых запросов, касающихся жилищных условий, дохода, образования и др. Модель байесовского усреднения (Bayesian model averaging) была использована для отбора индексов (категорий) поисковых запросов Google, сильно коррелированных с индикаторами социального самочувствия ВЦИОМ. Дополнительные модели множественной регрессии и построенные прогнозы подтвердили результаты модели байесовского усреднения. Построенные на основе данных поисковых запросов индексы субъективного благосостояния Google являются статистически надежными, о чем свидетельствует сильная корреляция между наблюдаемыми и прогнозными значениями индексов ВЦИОМ.