基于互联网数据的经济指数分析

通过对互联网数据给经济指数分析工作带来的影响开展分析,明确了现阶段大数据对经济分析具有革命性意义。在此基础上,对统计局预测的CPI指数、ICPI指数、编制过程及方法等关于物价指数编制的相关问题进行了探究。

基于互联网大数据的CPI舆情指数构建与应用——以百度指数为例

研究目标:基于互联网大数据构建CPI舆情指数辅助预测CPI。研究方法:提出了一种构建CPI低频与高频舆情指数的统计方法,并通过选用2006年6月至2015年12月的数据验证了该方法的有效性。研究发现:相关关键词的搜索热度指标具有领先CPI的预测作用,依此建立的CPI舆情指数有助于改进CPI预测精度。研究创新:揭示了基于相关关键词的搜索热度指标与CPI的非线性关系,提出了一种基于门限回归的CPI低频舆情指数构建方法;使用动态因子模型估计出了CPI高频舆情指数。研究价值:预测CPI时可辅助利用基于大数据构建的CPI低频与高频舆情指数信息。

基于百度搜索下的CPI舆情指数体系构建

文章以互联网大数据为基础,分别构建了低频与高频的,并选用CPI舆情指数体系,形成了一套用于预测CPI指数变动的舆情分析系统2008年6月至证果表明,所构建的舆情指数体系能够较准确地7年领先12月的预测CPI数据对模型的有效性和稳健性加以验。研究结201CPI指数,并且显著改进了CPI的预测精度。