發(fā)布時間：2018-08-30 17:07

【摘要】：在混頻數據方法的框架下,分析網絡搜索數據是否能夠增強中國住房價格的解釋能力。對2011年1月至2014年12月的時間序列數據分析顯示:以"房價"為關鍵詞得出的百度指數能夠解釋中國住房價格的部分波動,將其引入傳統(tǒng)模型,顯著增強了住房價格預測的準確性。研究表明:混頻數據方法通過對高頻網絡搜索數據和低頻官方統(tǒng)計數據進行整合,可以挖掘出大數據背后隱藏的豐富信息,為宏觀和中觀層面的研究提供堅實的微觀數據基礎。網絡搜索數據提供了一個觀察個體行為的良好途徑,必將在未來促進宏觀經濟學到納米經濟學的深度融合。
[Abstract]:Under the frame of mixing data method, this paper analyzes whether web search data can enhance the interpretation ability of housing price in China. An analysis of time series data from January 2011 to December 2014 shows that the Baidu index based on the term "house price" can explain some fluctuations in Chinese housing prices and introduce them into traditional models. Significantly improved the accuracy of housing price forecasts. The results show that by integrating the high frequency network search data and the low frequency official statistics, the mixed frequency data method can mine the rich information hidden behind big data, and provide a solid micro data base for the study of macro and meso level. Web search data provide a good way to observe individual behavior and will promote the integration of macroeconomics and nanoeconomics in the future.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學經濟與管理學院;河海大學商學院;
【基金】：國家自然科學基金項目《S-C-P范式下中國住房市場波動的沖擊-傳導機制分析》(71103051)
【分類號】：F299.23

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本文編號：2213721