Исследовательский проектный семинар № 42

Тип проекта

Прикладной

Инициатор проекта от НИУ ВШЭ

Мамедли Мариам Октаевна, МЛ макроэкономического анализа

Описание проекта (максимум 250 слов)

Проект будет направлен на построение макроэкономических моделей для прогнозирования с использованием данных поисковых запросов;

Целью проекта является проверка ряда гипотез о том, может ли использование данных поисковых запросов улучшить качество эконометрических моделей про прогнозировании выбранных макроэкономических рядов.

С этой целью будет проведено формирование базы ключевых слов для использования в прогнозировании выбранных показателей, построен ряд прогнозных моделей и проведено сравнение качества построенных на их основе прогнозов с использованием и без использования данных поисковых запросов.

В базовом случае формат предоставления результатов – отчет или статья (промежуточные этапы: создание базы данных по поисковым запросам, компьютерная программа для расчета эконометрических моделей и т.п.);

Научная литература по теме:

Anttonen (2018), Nowcasting the unemployment rate in the EU with seasonal BVAR and Google search data;

Kuhn, P., & Skuterud, M. (2004). Internet job search and unemployment durations. American Economic Review, 94(1), 218-232.

Fondeur, Y., & Karamé, F. (2013). Can Google data help predict French youth unemployment?. Economic Modelling, 30, 117-125.

Baker, S. R., & Fradkin, A. (2017). The Impact of Unemployment Insurance on Job Search: Evidence from Google Search Data. Review of Economics and Statistics, 99(5), 756-768.

Askitas, N., & Zimmermann, K. F. (2009). Google econometrics and unemployment forecasting. Applied Economics Quarterly, 55(2), 107-120.

D’Amuri, F., & Marcucci, J. (2010). 'Google it!‘ Forecasting the US unemployment rate with a Google job search index.

Matsumoto, A., Matsumura, K., & Shiraki, N. (2013). Potential of Search Data in Assessment of Current Economic Conditions (No. 2013-04-18). Bank of Japan.

Ettredge, M., Gerdes, J., & Karuga, G. (2005). Using web-based search data to predict macroeconomic statistics. Communications of the ACM, 48(11), 87-92.

Количество студентов на проекте

Количество задействованных в проекте студентов определяется руководителями проекта и включает разбивку студентов по годам обучения. (Желательно задействовать студентов всех годов обучения.)

Проект может быть выполнен 1 студентом или выполнен совместно группой до 3-х студентов.

Курс не важен при наличии соответствующих знаний.