-

Прогнозирование инфляции на основе интернет-запросов

Д. А. Петрова – научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации (Москва). Е-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

В настоящее время доступность большого объема данных увеличивается за счет использования Интернета. Одна из крупнейших поисковых систем Google регулярно предоставляет статистику по поисковым запросам. В настоящей работе исследуется пригодность интенсивности поисковых запросов Google Trends, как прокси-переменной ожиданий экономических агентов, для прогнозирования уровня инфляции в период с января 2004 г. по июль 2019 г. В анализе рассматриваются интернет-запросы, связанные с финансовыми рынками, инфляционными ожиданиями и макроэкономическими условиями. Результаты показывают, что использование поисковых запросов Google и методов машинного обучения при прогнозировании улучшает качество прогноза инфляции по сравнению с эталонной моделью.

Ключевые слова: большие данные, инфляция, Google Trends, прогнозирование, методы машинного обучения, сезонность, ожидания, поисковые запросы.