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201612:基于网络搜索数据的雾霾经济与CPI相关性研究(董倩)

发布时间:2019-06-08 00:40 来源:未知 编辑:admin

  近年来,我国华北地区在冬春季节会出现大规模的雾霾天气。由于之前经济快速增长与发展,特别是高污染产业(如汽车、石油、水泥、木材和煤电等行业)引起的大气污染所带来了雾霾天气。现阶段接连不断的雾霾天气、持续徘徊在高位的空气污染指数,不仅使北京成为“新一代雾都”,也催生了一个新的经济领域——雾霾经济。雾霾经济定义为在雾霾天气常态化条件下,雾霾天气对宏观经济产业链各个环节产生的影响,雾霾消费是在雾霾经济的影响下产生的。一般而言,雾霾天气的常态化不利于居民消费价格指数()持续增长。基于此,本文利用支持向量机和线性回归方法预测雾霾经济消费对

  随着大数据时代的来临,对大数据的统计分析逐渐成为研究的热点,网络搜索数据便是研究领域之一。自2008年以来,国内外利用网络搜索数据对宏观经济走势的分析和预测已经取得一定的研究成果,但尚未形成系统的研究体系。如最早由Ginsberg et al(2009)利用Google搜索数据成功预测美国流感疾病趋势,编制了健康行为指标,并用来监测美国各地区每周的流感活动趋势。这一预测方法被迅速引入到失业率指标的预测中,由Askitas et al(2009)发现,基于某些网络关键词的搜索量进行预测比官方数据能更早显示失业趋势变化。张崇等(2012)基于谷歌搜索数据,将关键词合成为宏观形势指数和供求关系指数两类指数对CPI进行预测,发现宏观形势搜索指数和供求关系搜索指数相对于CPI的先行周期分别为5个月和2个月;与传统预测方法相比,预测模型还具备现行转折点预测的能力。姚寿福(2012)针对我国2005年1月到2010年12月共6年的CPI数据与农产品批发价格指数之间的关系运用时间序列模型进行计量分析,结果显示,二者之间存在着稳定均衡的关系。

  综合国内外关于运用网络搜索数据的文献显示,国内外至今应用最多的网络搜索数据是谷歌搜索数据,但现阶段由于我国网络局限性,我国应用最多的网络搜索引擎是百度,因此应用百度搜索指数来分析研究我国宏观或微观经济变化更符合国情。并且现阶段还没有应用百度搜索数据对雾霾经济所产生的雾霾消费效应与居民消费价格指数(CPI)之间关系进行研究的文章,而本文恰恰能够填补这方面研究的空白,同时也是政府统计应用大数据的有益探索,具有较大现实意义。

  本文的研究对象是居民消费价格指数(CPI),它是基于与居民生活密切相关的商品与劳务价格统计出来的价格变动指标,反映了某段时期居民生活成本及社会通货膨胀水平,也是国家检测宏观经济变化、进行经济调控的重要参考依据。

  百度搜索指数是基于网民在搜索引擎中搜索关键词的搜索量数据,计算并分析出的各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权和,是当前互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一。对于网络搜索数据的获取与处理,主要是基于百度指数这项服务,在百度指数当中输入关键词,就能够获得该关键词自2011年以来每日的搜索量。该搜索量为相对数据,即相对于当日百度总搜索量中该关键词的搜索率。这项功能反映了某一个关键词在某段时间里的被关注程度。

  本文被解释变量是北京的居民消费价格指数(CPI),数据选取的是北京市自2013年11月到2015年11月共25个月的月度同比数据,来源于国家统计局网站。解释变量选取的是与北京雾霾经济相关的某些关键词的网络搜索指数。经过多次比较和筛选,本文选取了口罩、农产品批发价格、空气净化器和雾霾消费的百度网络搜索指数。为与被解释变量CPI保持一致,需要对所选关键词的搜索指数数据做如下处理:首先根据关键词日搜索指数计算月度平均搜索量,然后将月度平均搜索量转换为关键词搜索量的同比数据,最终得到基于北京市的所选搜索关键词自2013年11月到2015年11月的月度搜索量同比数据。之所以采用同比数据而不是环比数据的原因在于,同比数据比环比数据更能反映随着时间推移CPI以及搜索指数的变动情况。

  经计算,口罩、农产品批发价格、空气净化器的百度网络搜索指数和雾霾消费的百度网络搜索指数呈正相关关系,Pearson相关系数分别为0.78、0.82、0.94。从而可以看出口罩、农产品批发价格、空气净化器购买意愿与发布的空气重污染预警等级呈正相关关系。

  针对北京市的数据,运用3折交叉验证技术,采用线性回归和支持向量机两种模型进行拟合,并且对这两种模型的拟合结果进行比较。

  本研究采用3折交叉验证技术,分别运用线性回归模型和SVM进行分析,得到模型的性能评估指标NMSE和MSE,见表1。显然,就北京的数据而言,使用支持向量机时,模型的拟合度和稳定性最好。模型的拟合效果见图1。

  图1显示的3条曲线分别是由国家统计局发布CPI官方数据、最优模型支持向量机、线性回归所得到的北京市居民消费价格指数的预测值。可以看出,在不同模型中的各影响因素变量系数估计结果较为相近,说明模型的结果具有较好的稳定性。并且3条曲线的变化趋势基本一致,与线性回归模型相比,由最优模型支持向量机得出的预测值与官方数据更接近。各类模型参数均通过了显著性检验,表明采用的方法较为合理,模型运用较为科学。

  通过对数据的分析,可以发现雾霾经济对居民消费价格指数的影响应从间接的角度进行分析,雾霾经济已波及第一产业和第二产业,并且对实体经济的运行产生了巨大影响。

  第一产业方面,农作物生长对环境、天气有一定的要求,特别是需要光照、温度和湿度等条件。雾霾天气将会减少对农作物的日照时间,使得光合作用效率降低,进一步影响农作物产量和质量的提高。从而影响CPI

  一是运用经济政策治理雾霾,如征收环境保护税,可以使得高耗能高污染企业在环保设备方面的升级换代;二是转变经济发展方式,促进产业结构优化升级,由之前的粗放型到集约型进行转变;三是加强能源资源节约和生态环境保护的可持续发展能力;四是提高自主创新能力,运用科技创新治理雾霾问题。在雾霾经济的发展过程中,新兴产业将会以环保为核心,大气污染状况将会加速能源结构转型。

  基于网络搜索数据的房地产价格预测[J].北京:统计研究,2014,31(10): 81-89.[2]查尔斯•D•科尔斯塔德

  风险分析和危机反应的创新理论和方法——中国灾害防御协会风险分析专业委员会第五届年会论文集,2012.[4]马中.环境与自然资源经济学概论

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