8 (495) 987 43 74
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Калабихина  И., Абдуселимова И. А., Архангельский В. Н., Банин  Е. П., Клименко Г. А., Колотуша  А. В., Николаева У. Г.     Опубликовано в № 6(90) 28 декабря 2020 года
Рубрика: Моделирование процессов и систем

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.

Ключевые слова

демографические прогнозы, рождаемость, брачность, временные ряды, большие данные, Google trends, ARIMA-модель

Автор статьи:

Калабихина  И.

Ученая степень:

докт. экон. наук, профессор, зав. кафедрой народонаселения, МГУ имени М. В. Ломоносова

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Абдуселимова И. А.

Ученая степень:

магистрант, МГУ имени М. В. Ломоносова

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Архангельский В. Н.

Ученая степень:

канд. экон. наук, зав. сектором Лаборатории экономики народонаселения и демографии, МГУ имени М. В. Ломоносова

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Банин  Е. П.

Ученая степень:

аспирант, МГТУ им. Н. Э. Баумана

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Клименко Г. А.

Ученая степень:

магистрант, МГУ имени М. В. Ломоносова

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Колотуша  А. В.

Ученая степень:

лаборант кафедры народонаселения, аспирант кафедры народонаселения МГУ имени М. В. Ломоносова

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Николаева У. Г.

Ученая степень:

докт. экон. наук, с.н.с. кафедры народонаселения, МГУ имени М. В. Ломоносова

Местоположение:

г. Москва, Россия