- Tytuł:
-
Wykorzystanie Google Trends do modelowania stopy bezrobocia rejestrowanego w Polsce
Use of Google Trends in modelling registered unemployment rate in Poland - Autorzy:
- Malinowski, Mariusz
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/971502.pdf
- Data publikacji:
- 2021-03-31
- Wydawca:
- Główny Urząd Statystyczny
- Tematy:
-
nowcasting
bezrobocie
dane makroekonomiczne
Google Trends
unemployment
macroeconomic dat - Opis:
-
W artykule podjęto problematykę monitorowania stopy bezrobocia w Polsce. Celem przedstawionego badania jest sprawdzenie, czy dołączenie wybranych indeksów Google Trends do autoregresyjnego modelu stopy bezrobocia rejestrowanego poprawia trafność generowanych przez niego prognoz. Zastosowana metoda badania opiera się na technikach nowcastingu służących do oceny bieżącego stanu gospodarki. Dane za lata 2004–2019 zostały zaczerpnięte z publikacji GUS oraz serwisu Google Trends, który pozwala na śledzenie popularności terminów wyszukiwanych przez internautów. Porównano jakość dopasowania modelu do danych oraz błędy prognoz modelu podstawowego i modeli rozszerzonych o zmienne egzogeniczne. Artykuł przedstawia zarówno potencjał, jak i ograniczenia wykorzystywania nowego źródła danych w analizach makroekonomicznych dotyczących Polski. Na podstawie przeprowadzonej analizy można uznać, że indeksy Google, powszechnie wykorzystywane w literaturze anglojęzycznej, nie poprawiają trafności predykcji modelu autoregresyjnego. Zadowalające rezultaty uzyskiwane są tylko dla indeksów związanych z międzynarodową mobilnością siły roboczej.
The paper deals with the problem of monitoring the unemployment rate in Poland. The main aim of the article is to check whether the addition of selected Google Trends indices improves the accuracy of forecasts generated by the autoregressive model of registered un-employment rate. The research method is based on nowcasting techniques which are used to assess the current state of an economy. Data for the years 2004–2019 were retrieved from publication by Statistics Poland (GUS) and Google Trends, the latter of which allows tracking the popularity of terms searched by Internet users. The study compares the goodness of fit and forecast errors of the basic model with these of models extended with exogenous variables. Both the potential and the limitations of the utilisation of a new source of data in macro-economic analyses concerning Poland are presented in the paper. The analysis yields a conclu-sion that Google indexes (commonly used in the literature written in English) do not improve the accuracy of predictions of the autoregressive model. Satisfactory results are only obtained for indices related to the international mobility of the workforce. - Źródło:
-
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 3; 45-61
0043-518X - Pojawia się w:
- Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł