Моделирование и прогнозирование миграции населения с использованием данных Google TrendsMigration forecasting using Google Trends

Диссертация посвящена разработке методов прогнозирования миграции без задержки во времени (наукастинг) на основе данных о поисковых запросах в сети Интернет. Для решения поставленной задачи автором исследуются методы отбора ключевых запросов, а также способы их агрегации. В работе рассматриваются различные способы моделирования миграции: SARIMA, SARIMAX, ETS, модели распределенных лагов. Исследование развивает существующие методы по оценке миграции за счет внедрения моделей с включением сразу нескольких лагов поисковых запросов от 1 до 12 месяцев. В работе предложены рекомендациипо применению различных типов моделей прогнозирования в зависимости от параметров рассматриваемых стран и периодов. На примере оценки миграции из шести различных стран в Германию показано, что использование в моделях экзогенных данных о поисковых запросах улучшает качество прогноза для всех рассматриваемых стран. Кроме этого, использование моделей распределенных лагов с включением лагов поисковых запросов значимо улучшает качество прогноза в периоды с внешними шоками сравнительно с SARIMAX, ETS моделями.