8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Авторы

Николаева У. Г.

Ученая степень
докт. экон. наук, с.н.с. кафедры народонаселения, МГУ имени М. В. Ломоносова
E-mail
ynikolaeva@list.ru
Местоположение
г. Москва, Россия
Статьи автора

Краткосрочное прогнозирование демографических тенденций на основе данных Google trends

Демографические показатели являются важными параметрами государственных программ по развитию России, а оперативный мониторинг демографического развития – залог успешной реализации программ. Очень часто данные государственной статистики публикуются с задержкой, что не позволяет использовать их при оперативном мониторинге и планировании. В настоящей работе рассматривается подход, позволяющий оперативно оценивать демографические процессы в области формирования семьи и прогнозировать демографические тенденции в краткосрочном будущем на основе данных статистики запросов из Google Trends. Взаимосвязи между данными поисковых запросов и демографическими показателями анализируются с помощью корреляции Пирсона. Для анализа используются годовые (коэффициенты рождаемости, количество абортов на 100 рождений, количество абортов на 1000 женщин, количество браков и разводов на 1000 населения) и месячные данные (число родившихся, количество браков и разводов) по рождениям, бракам и абортам с лагом и без. Анализ проводится на данных по России в целом и для восьми самых населенных регионов: Москва, Московская область, Краснодарский край, Санкт-Петербург, Ростовская область, Свердловская область, Республика Татарстан, Республика Башкортостан. Используя временные ряды, доступные в Google Trends с 2004 года, авторы демонстрируют, что некоторые демографические показатели могут быть спрогнозированы на основе данных родственных запросов к поисковому алгоритму Google с использованием модели ARIMA. Таким образом, возможно использовать данные поисковых запросов в качестве хорошего дополнения к данным демографических показателей, при построении моделей множественной регрессии для демографических расчетов или использовать в качестве прокси-переменных. Читать дальше...