Применение продвинутых методов в предсказании безработицы в России

В данной работе анализируется вопрос о том, может ли статистика поисковых запросов Google быть полезна для моделей, предсказывающих нынешнюю безработицу в России. Эта проблема представляет особый интерес для правительства, поскольку важно немедленно проводить правильно подобранную политику, но официальные данные обычно публикуются с задержками и некоторыми неточностями. Чтобы оценить влияние поисковых запросов Google на прогнозы, в этой работе сравниваются результаты прогнозов авторегрессионных моделей безработицы с моделями, дополненными новым предиктором - Google Index, построенным на основе данных поиска Google. Кроме того, в работе представлены тестирование на Причинность по Грэнджеру и проверка результатов на устойчивость к варьированию различных параметров моделей. В ходе исследования было выявлено, что модели, расширенные данными поиска Google, как правило, имеют более низкие средние абсолютные и среднеквадратичные ошибки прогнозов с методом скользящего окна. На основании полученных результатов я предлагаю, чтобы статистика по поисковым запросам Google содержит полезную информацию для совершенствования моделей прогнозирования нынешней безработицы в России.