Оценка высокочастотных индикаторов экономических ожиданий населения на основе больших данных

—–

Новости

08/04/2019: Отчеты c краткой интерпретацией динамики Big Data Indicators за март 2019 г. размещены в разделе Reports.

07/04/2019: По результатам марта 2019 г. обновлены данные для индикатора кризисных настроений и индикатора инфляционных ожиданий населения.

04/03/2019: По результатам февраля 2019 г. обновлены данные для индикатора кризисных настроений и индикатора инфляционных ожиданий населения. Отчеты c краткой интерпретацией их динамики размещены в разделе Reports.

15/01/2019: На сайте проекта обновлен раздел “Методология”. Методика построения Big Data Indicators была защищена в качестве кандидатской диссертации по экономическим наукам 20 декабря 2018 г.
Голощапова И. (2018). Разработка методики построения высокочастотных индикаторов экономических ожиданий населения на основе больших данных (на примере инфляционных ожиданий) // Диссертация, Автореферат

08/04/2018: Важно! В связи со значительным увеличением доли сообщений бот-аккаунтов в последние месяцы - для всего периода расчета индикаторов была произведена корректировка значений с удалением сообщений с явными признаками ботов. Скорректированные значения индикаторов принципиально не меняют выводы предшествующих отчетов (малое присутствие ботов), однако позволяют сделать более точными текущие и будущие оценки индикаторов.

—–

Big Data Indicators представляют собой альтернативный способ оценки ожиданий населения относительно различных экономических явлений - на основе методов машинного обучения и текстовой обработки. Основой для расчета группы индикаторов являются комментарии Интернет-пользователей к статьям в крупнейших экономических СМИ по заданным темам.

Методологическая база по построению Big Data Indicators представлена в журнале “Вопросы экономики”, №6, 2017 - Голощапова, Андреев (2017). Оценка инфляционных ожиданий российского населения методами машинного обучения.

Ключевые преимущества подхода:

  • Точность. Учет интенсивности ожиданий населения, непосредственно относящихся к заданной теме
  • Охват. В настоящий момент индикаторы учитывают мнение более 36 000 уникальных пользователей Интернета с возможностью значительного дальнейшего увели-чения
  • Своевременность. Возможность обновления индикаторов в реальном времени. Все индикаторы рассчитываются на ежедневной основе с возможностью дальнейшей дезагрегации. Обновление результатов расчета индикаторов на сайте происходит каждый месяц.
  • Опережение. Опережение индикаторов, строящихся на основе опросов населения примерно на 1 месяц (за счет временного лага, требуемого на сбор и обработку данных личных интервью).
  • Сопоставимость. Возможность обеспечить сопоставимость расчетов во времени. При изменении методики расчета все результаты могут быть скорректированы.
  • Низкие издержки. Стоимость построения системы сбора, обработки и хранения информации для расчета индикаторов несопоставимо ниже затрат на проведение опросов.