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谷歌数据什么时候对现在的GDP有用？通过预选和收缩的方法

作者

上市的：
  • 劳伦特·费拉拉
  • 安娜·西蒙尼

摘要

替代数据集与基于机器学习的工具一起广泛用于宏观经济预测。后者通常在没有完整了解其理论即时广播属性的情况下应用。在此背景下，本文提出了一种基于理论的即时广播方法，该方法允许研究人员在预测因子中加入备选谷歌搜索数据（GSD），并结合目标预选、岭正则化和广义交叉验证。与大多数关注样本内渐近理论性质的现有文献不同，我们建立了我们方法的理论样本外性质，并通过Monte-Carlo模拟予以支持。我们将我们的方法应用于GSD，以计算不同经济时期几个国家的当前GDP增长率。我们的实证结果支持这样的观点，即即使在控制官方变量后，GSD也会提高即时预测的准确性，但在衰退期和宏观经济稳定期，收益是不同的。

建议引用

  • Laurent Ferrara和Anna Simoni，2020。"谷歌数据什么时候对现在的GDP有用？通过预选和收缩的方法,"论文2007.00273，arXiv.org，2022年9月修订。
    • 手柄：RePEc:arx:论文：2007.00273
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