|
|
Google Econometrics: An Application to the Czech Republic
Platil, Lukáš ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá aplikovatelností 'Google ekonometrie' - nebo- li využitím dat o objemech vyhledávání určitých hesel jako vysvětlujících proměnných při modelování časových řad - v případě České republiky. Přínos Google dat analyzujeme za pomoci srovnání jak přesnosti 'out-of-sample' předpovědí, tak 'in-sample' kvality modelů oproti kontrolním proměnným ve třech oblastech: s využitím autoregresního modelu pro nezaměstnanost, vekto- rové autoregrese a logit modelů pro HDP a spotřebu domácností, a 'Granger causality test' pro důvěru spotřebitelů. Zlepšení předpovědí v případě nezaměstnanosti je mírné, ale statisticky signifikantní; index důvěry založený na Google datech prokazuje vzájemnou provázanost s oficiálním indikátorem sentimentu, a zároveň přináší kvalitnější předpovědi pro spotřebu domácností i lepší 'in-sample' kvalitu logit modelů ve srovnání s kontrolními proměnnými; jeho přínos při modelování HDP je jen průměrný. Celkově výsledky naznačují, že 'Google ekonometrii' je možné aplikovat i na Českou republiku, a to i přesto, že po většinu analyzovaného období byla míra penetrace internetu i popularita vyhledávače Google menší ve srovnání s rozvinutými ekonomikami, na kterých byly tyto metody obvykle testovány. V budoucnosti tak mohou být Google data využívána spolu s dalšími...
|
|
|
Google Econometrics: An Application to the Czech Republic
Platil, Lukáš ; Horváth, Roman (vedoucí práce) ; Červinka, Michal (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá aplikovatelností 'Google ekonometrie' - nebo- li využitím dat o objemech vyhledávání určitých hesel jako vysvětlujících proměnných při modelování časových řad - v případě České republiky. Přínos Google dat analyzujeme za pomoci srovnání jak přesnosti 'out-of-sample' předpovědí, tak 'in-sample' kvality modelů oproti kontrolním proměnným ve třech oblastech: s využitím autoregresního modelu pro nezaměstnanost, vekto- rové autoregrese a logit modelů pro HDP a spotřebu domácností, a 'Granger causality test' pro důvěru spotřebitelů. Zlepšení předpovědí v případě nezaměstnanosti je mírné, ale statisticky signifikantní; index důvěry založený na Google datech prokazuje vzájemnou provázanost s oficiálním indikátorem sentimentu, a zároveň přináší kvalitnější předpovědi pro spotřebu domácností i lepší 'in-sample' kvalitu logit modelů ve srovnání s kontrolními proměnnými; jeho přínos při modelování HDP je jen průměrný. Celkově výsledky naznačují, že 'Google ekonometrii' je možné aplikovat i na Českou republiku, a to i přesto, že po většinu analyzovaného období byla míra penetrace internetu i popularita vyhledávače Google menší ve srovnání s rozvinutými ekonomikami, na kterých byly tyto metody obvykle testovány. V budoucnosti tak mohou být Google data využívána spolu s dalšími...
|
host ::
RSS.