本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的消費(fèi)者信心指數(shù)分析

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【摘要】：大數(shù)據(jù)時代下,海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著消費(fèi)者的各類行為習(xí)慣,這些數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r反映出社會經(jīng)濟(jì)變化狀況和消費(fèi)者心理預(yù)期,如何從中提取出重要信息來對宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象分析是未來研究方向的一大熱點(diǎn)。我國消費(fèi)者信心指數(shù)存在著發(fā)布時間長、時效性低、指數(shù)覆蓋面窄等問題。在此背景下,本文創(chuàng)新性地結(jié)合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來研究預(yù)測消費(fèi)者信心指數(shù),為消費(fèi)者信心指數(shù)的制定作出重要的補(bǔ)充。本文基于數(shù)據(jù)挖掘方法和網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù),建立消費(fèi)者信心指數(shù)預(yù)測模型的分析框架,通過范圍取詞法取得40個網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵字,并使用時差分析法,篩選得到與消費(fèi)者信心指數(shù)相關(guān)性強(qiáng),并且領(lǐng)先于消費(fèi)者信心指數(shù)變化的搜索關(guān)鍵字。由于消費(fèi)者信心指數(shù)為月度數(shù)據(jù),可用于訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)較少,直接建立模型容易存在著過擬合的問題。本文分別使用逐步回歸分析、lasso算法、嶺回歸分析、主成分分析四種降維方法,對篩選得到的搜索關(guān)鍵字進(jìn)行降維,并比較和分析不同降維方法的降維效果。在此基礎(chǔ)上,使用支持向量機(jī)、決策樹、GBDT三種數(shù)據(jù)挖掘方法對消費(fèi)者信心指數(shù)進(jìn)行預(yù)測。實(shí)證證明,篩選出的搜索關(guān)鍵字能夠反映出消費(fèi)者的消費(fèi)行為習(xí)慣,模型預(yù)測與官方數(shù)據(jù)相比能夠提早一個月,并且能夠有效地預(yù)測出消費(fèi)者信心指數(shù)變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù) 消費(fèi)者信心指數(shù) SVM 降維 關(guān)鍵字篩選
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F713.55
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第1章 緒論6-11
• 1.1 研究背景及意義6-8
• 1.2 研究方法8-9
• 1.3 研究內(nèi)容及框架9-10
• 1.4 研究的主要創(chuàng)新點(diǎn)10-11
• 第2章 文獻(xiàn)綜述11-14
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)國外研究現(xiàn)狀11
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-13
• 2.3 消費(fèi)者信心指數(shù)國內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 第3章 相關(guān)理論概述14-27
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘方法概述14-21
• 3.2 高維數(shù)據(jù)的降維方法21-25
• 3.3 本章小結(jié)25-27
• 第4章 實(shí)證分析27-40
• 4.1 百度指數(shù)數(shù)據(jù)27
• 4.2 搜索關(guān)鍵字的預(yù)處理27-30
• 4.3 篩選搜索關(guān)鍵字30-32
• 4.4 降維實(shí)證分析32-37
• 4.5 模型選擇與預(yù)測效果評價37-40
• 第5章 拓展分析40-44
• 5.1 滑動窗口分析40-43
• 5.2 滑動窗口分析的弊端43-44
• 第6章 結(jié)論與展望44-46
• 6.1 研究結(jié)論44
• 6.2 對研究方向的展望和思考44-46
• 參考文獻(xiàn)46-48
• 附錄48-56
• 致謝56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：746478