Preview

Вопросы экономики

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Статистика поиска в Google как индикатор финансовой конъюнктуры

https://doi.org/10.32609/0042-8736-2011-11-79-93

Полный текст:

Аннотация

Статья посвящена возможностям и ограничениям использования статистики запросов в Google как индикатора финансовой конъюнктуры. Проанализирована методология и обобщены результаты применения подобных индикаторов за рубежом. Обоснована целесообразность включения динамики запросов в Google для уточнения эконометрической модели абсолютного прироста депозитов физических лиц в России. Также построен сводный индикатор финансовой конъюнктуры, позволяющий оценивать сдвиги в финансовых настроениях экономических агентов. Показано, что подобные показатели способны дополнить традиционные опросные методы мониторинга финансовой ситуации.

Об авторе

М. Столбов
МГИМО (У)
Россия
кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладной экономики


Список литературы

1. Канторович Г. Г. Анализ временных рядов. Лекция 7 // Экономический журнал ВШЭ. 2002. Т. 6, № 2. С. 268-273.

2. Райская Н. Н ., Сергиенко Я. В., Френкель А. А. Использование интегральных индексов в анализе циклических изменений российской экономики // Вопросы статистики. 2009. № 12. С. 8-12.

3. ЦБ РФ. Обзор банковского сектора Российской Федерации No 106 (август 2011 г.). http://cbr.ru/analytics/bank_system/obs_1108.pdf.

4. Askitas N., Zimmerman K. Google Econometrics and Unemployment Forecasting // Applied Economics Quarterly. 2009. Vol. 55, No 2. P. 107-120.

5. Choi H., Varian H. Predicting Initial Claims for Unemployment Benefits. Mimeo. 2009. April.

6. Choi H., Varian H. Predicting the Present with Google trends. Mimeo. April 2009.

7. Da Z., Engelberg J., Gao P. In Search of Attention // Journal of Finance. 2011. Vol. 66, No 5. P. 1461-1499.

8. Da Z., Engelberg J., Gao P. In Search of Fundamentals. Mimeo. 2011. March.

9. English W., Tsatsaronis K., Zoli E. Assessing the Predictive Power of Measures of Financial Conditions for Macroeconomic Variables // BIS Paper. 2005. No 22. P. 243-248.

10. Ghysels E., Sinko A., Valkanov R. MIDAS Regressions: Further Results and New Directions // Econometric Reviews. 2007. Vol. 26, No 1. P. 53-90.

11. Hatzius J., Hooper P., Mishkin F., Schoenholtz K., Watson M. Financial Conditions Indexes: A Fresh Look After the Financial Crisis // NBER Working Paper. 2010. No 16150.

12. Kholodilin K., Podstawski M., Siliverstov B. Do Google Searches Help in Nowcasting Private Consumption? A Real-Time Evidence for the US // KOF Swiss Economic Institute Working Paper. 2010. No 256.

13. Kholodilin K., Podstawski M., Siliverstov B., Burgi C. Google Searches as a Means of Nowcasts of Key Macroeconomic Variables // DIW Berlin Discussion Paper. 2009. No 46.

14. Preis T., Reith D., Stanley E. Complex Dynamics of our Economic Life on Different Scales: Insights from Search Engine Query Data // Philosophical Transactions of the Royal Society. 2010. Vol. 368, No 1933. P. 5707-5719.

15. Schmidt T., Vosen S. A Monthly Consumption Indicator for Germany Based on Internet Search Query Data // Ruhr Economic Paper. 2010. No 208.

16. Suhoy T. Query Indices and a 2008 Downturn: Israeli Data // Bank of Israel Technical Report. 2009. April.


Для цитирования:


Столбов М. Статистика поиска в Google как индикатор финансовой конъюнктуры. Вопросы экономики. 2011;(11):79-93. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2011-11-79-93

For citation:


Stolbov M. Statistics of Search Queries in Google as an Indicator of Financial Conditions. Voprosy Ekonomiki. 2011;(11):79-93. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2011-11-79-93

Просмотров: 15


ISSN 0042-8736 (Print)