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Statistics & Information Forum
2015年
11期
49-53
,共5页
大数据%混频数据方法%百度指数%住房价格
大數據%混頻數據方法%百度指數%住房價格
대수거%혼빈수거방법%백도지수%주방개격
big data%M IDAS approach%Baidu index%housing prices
在混频数据方法的框架下，分析网络搜索数据是否能够增强中国住房价格的解释能力。对2011年1月至2014年12月的时间序列数据分析显示：以“房价”为关键词得出的百度指数能够解释中国住房价格的部分波动，将其引入传统模型，显著增强了住房价格预测的准确性。研究表明：混频数据方法通过对高频网络搜索数据和低频官方统计数据进行整合，可以挖掘出大数据背后隐藏的丰富信息，为宏观和中观层面的研究提供坚实的微观数据基础。网络搜索数据提供了一个观察个体行为的良好途径，必将在未来促进宏观经济学到纳米经济学的深度融合。
在混頻數據方法的框架下，分析網絡搜索數據是否能夠增彊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”為關鍵詞得齣的百度指數能夠解釋中國住房價格的部分波動，將其引入傳統模型，顯著增彊瞭住房價格預測的準確性。研究錶明：混頻數據方法通過對高頻網絡搜索數據和低頻官方統計數據進行整閤，可以挖掘齣大數據揹後隱藏的豐富信息，為宏觀和中觀層麵的研究提供堅實的微觀數據基礎。網絡搜索數據提供瞭一箇觀察箇體行為的良好途徑，必將在未來促進宏觀經濟學到納米經濟學的深度融閤。
재혼빈수거방법적광가하，분석망락수색수거시부능구증강중국주방개격적해석능력。대2011년1월지2014년12월적시간서렬수거분석현시：이“방개”위관건사득출적백도지수능구해석중국주방개격적부분파동，장기인입전통모형，현저증강료주방개격예측적준학성。연구표명：혼빈수거방법통과대고빈망락수색수거화저빈관방통계수거진행정합，가이알굴출대수거배후은장적봉부신식，위굉관화중관층면적연구제공견실적미관수거기출。망락수색수거제공료일개관찰개체행위적량호도경，필장재미래촉진굉관경제학도납미경제학적심도융합。
Based on MIDAS approach and time series data from January ,2011 to December ,2014 ,this paper focuses on w hether query indices can improve the forecasting performance of housing price or not . Empirical analysis comes to the conclusion that Baidu index could explain parts of fluctuation of housing prices and improve the forecasting performance by introduce it into traditional models .It could dig out more information behind big data that MIDAS approach combines high and low frequency data ,and then construct micro foundation for macro‐and meso‐analysis . Query index could be a solution to unite macroeconomics and nanoeconomics .
