МегаПро

Сортировать по:

1. Статья из журнала

Голованова, Е.
Прогнозирование агрегированных розничных продаж с помощью Google Trends / Е. Голованова, А. Зубарев. – DOI 10.31477/rjmf.202104.50. – Текст : непосредственный
// Деньги и кредит. – 2021. – Т. 80, № 4. – С. 50-73.

Постоянная ссылка на документ: https://lib.niu.ranepa.ru/abis/UserEntry?Action=FindDocs&ids=346025

Автор(ы):	Голованова, Е., Зубарев, А.
Ключевые слова:	Прогнозирование, Макроэкономическое прогнозирование, Агрегированные розничные продажи, Продовольственные товары, Непродовольственные товары, Google Trends, big data, Линейные регрессии, Онлайн-магазин, Покупки, Публикации преподавателей РАНХиГС
Аннотация:	В связи с ростом популярности интернета множество покупок делается в онлайн-магазинах. Сервис Google Trends собирает данные по запросам пользователей и формирует из них категории. Мы прогнозируем динамику как агрегированных розничных продаж, так и отдельных категорий продовольственных и непродовольственных товаров, используя макроэкономические переменные и категории в Google Trends, соответствующие различным товарным группам. Для каждой категории мы рассматриваем лучшие из прогнозных моделей, построенных с использованием макроэкономических переменных, и пытаемся их улучшить путем добавления трендов. Для этих целей мы используем псевдовневыборочный наукастинг, а также рекурсивное прогнозирование на несколько месяцев вперед. Мы приходим к выводу, что после добавления в модели трендов качество прогнозов для продовольственных и непродовольственных товаров может существенно вырасти
Поиск:	Источник