首页 期刊 系统科学与数学 大数据背景下中国季度失业率的预测研究——基于网络搜索数据的分析 【正文】

大数据背景下中国季度失业率的预测研究——基于网络搜索数据的分析

作者:王勇; 董恒新 东北财经大学统计学院; 大连116025; 东北财经大学博士后科研流动站; 大连116025
失业率预测   大数据   网络搜索数据  

摘要:目前,中国失业率统计存在一定局限,不利于准确及时地反映劳动市场的就业变动,大数据技术的快速发展为中国失业率统计提供新的发展视角.基于网络搜索数据,文章从5种常用的预测方法中筛选出最优的支持向量机回归模型,对中国季度失业率进行了预测研究.研究表明,基于网络搜索数据预测的失业率能够比官方数据更早地反映失业趋势的变化,预测失业率与修正后的失业率水平接近,能够为政府部门提供中国失业状况的政策预警.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

学术咨询 免费咨询 杂志订阅