Nowcasting nezaměstnanosti pomocí dat se smíšenou frekvencí za využití Google Trends dat. - Singerová, Tereza; Frýd, Lukáš; Sokol, Ondřej; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2022)
V práci se zabývám analýzou a predikcí nezaměstnanosti v České republice. Při analýze trhu práce se běžně naráží na problém, kdy data popisující aktuální stav trhu jsou k dispozici až s téměř ročním zpožděním. Z tohoto důvodu v práci analyzuji možnost využití dat z Google Trends pro nowcasting aktuálních hodnot nezaměstnanosti. Jelikož jsou Google Trends data k dispozici s vyšší frekvencí než data o nezaměstnanosti, využívám MIDAS regresi, která takovéto propojení umožňuje bez potřeby agregace dat s vyšší frekvencí a s tím spojenou nežádoucí ztrátou potenciálně užitečné informace. Pro účely porovnání kvality predikce vytvářím modely ARIMA a ARIMAX, které však data z Google Trends nevyužívají. Po srovnání vytvořených predikčních modelů poté vyhodnocuji model MIDAS jako nejvhodnější.
Vedoucí práce: Lukáš Frýd
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2022
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2022
Způsob přístupu: Internet
Keywords: matematické metody v ekonomii [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses