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大數據預測通貨膨脹率 / Forecasting Inflation with Big Data廖珈燕, Liao, Jia Yan Unknown Date (has links)
本文主要是透過 Google trends 網站提供的關鍵字搜尋量資料,
探討網路資料是否能夠提供通貨膨脹率的即時資訊。
透過美國消費者物價指數的組成細項作為依據,蒐集美國2004年1月至2015年12月的 Google trends 關鍵字變數,並藉由最小絕對壓縮挑選機制(Least absolute shrinkage and selection operator)、
彈性網絡(Elastic Net)以及主成分分析法(Principal component analysis)等等變數挑選機制,有效地整合大量的關鍵字資料。實證結果發現,透過適當變數挑選後的 Google trends 關鍵字變數確實可改善美國通貨膨脹率的即時預測表現,並為美國通貨膨脹率提供額外有效的資訊。此外,我們透過台灣的關鍵字資料檢驗,也確認Google trends 關鍵字資料可以幫助台灣通貨膨脹率的即時預測。
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