Эксоцман
на главную поиск contacts
На главную страницу журнала

Возможности прогнозирования уровня безработицы на основе анализа статистики запросов (в поисковых системах)

английская версия

Опубликовано на портале: 05-10-2021
TERRA ECONOMICUS. 2021.  Т. 19. № 3. С. 53-64. 
Безработица является одним из ключевых макроэкономических показателей, играющих значительную роль при формировании и разработке экономической политики государства. Принимая во внимание серьезное влияние, которое оказал коронакризис в том числе и на рынок труда, прогнозирование уровня безработицы представляется весьма актуальной задачей. Авторы отмечают, что на данный момент существует значительное разнообразие методов прогнозирования ситуации на рынке труда и уровня безработицы, а также показывают эволюцию подходов к этому вопросу: от традиционных методов (связанных с использованием модели баланса трудовых ресурсов, изучением структурных сдвигов региональных рынков труда, использованием многофакторных моделей рынка труда, таких как ARIMA, TAR, ARNN, на основе анализа различных индексов) до новаторских. Прогнозирование ситуации на рынке труда и безработицы связано с цифровизацией и развитием интернет-технологий, предоставляющих исследователям новые инструменты анализа. Данные о поисковых запросах в системе Google и другие данные об интернет-активности помогают решить проблему с запаздыванием официальной статистики, а также добавляют релевантную информацию для анализа и прогнозирования безработицы по сравнению с традиционными методами, что приводит к улучшению качества прогнозов. На основе зарубежного и российского опыта использования статистики поисковых запросов при прогнозировании и наукастинге уровня безработицы авторами построено несколько моделей прогнозирования уровня безработицы в России. Результаты исследования показали, что добавление в авторегрессионную модель нескольких переменных частоты запросов способно повысить прогностическую точность модели. Содержательные причины превосходства гибридной модели над авторегрессионной вариацией состоят в способности первой реагировать на будущие шоки рынка труда.
PDF Document
сохранить
[422 КБ]
BiBTeX
RIS
Ключевые слова

См. также:
Марина Дмитриевна Красильникова
Мир России. 2010.  Т. 19. № 4. С. 162-181. 
[Статья]
Галина Николаевна Соколова, И.И. Куропятник
Социологические исследования. 1996.  № 10. С. 120-122. 
[Статья]
Галина Николаевна Соколова
Социологические исследования. 1995.  № 9. С. 65-68. 
[Статья]
Laurence M. Ball, David Romer
Review of Economic Studies. 1990.  Vol. 57. No. 2. P. 183-203. 
[Статья]
Элеонора Дмитриевна Вильховченко
Социологические исследования. 1993.  № 5. С. 122-133. 
[Статья]