Прогнозирование миграции из России в Германию с использованием Google-трендов
Международная миграционная статистика публикуется с большой задержкой, которая может достигать нескольких лет. Эта проблема не позволяет исследователям осуществлять своевременный анализ миграционных потоков. В статье рассматривается метод прогнозирования международной миграции на основе поисковых з...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
National Research University Higher School of Economics (HSE)
2022-11-01
|
| Series: | Демографическое обозрение |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://demreview.hse.ru/article/view/16471 |
| _version_ | 1811292781475266560 |
|---|---|
| author | Георгий Тимурович Броницкий Елена Сергеевна Вакуленко |
| author_facet | Георгий Тимурович Броницкий Елена Сергеевна Вакуленко |
| author_sort | Георгий Тимурович Броницкий |
| collection | DOAJ |
| description |
Международная миграционная статистика публикуется с большой задержкой, которая может достигать нескольких лет. Эта проблема не позволяет исследователям осуществлять своевременный анализ миграционных потоков. В статье рассматривается метод прогнозирования международной миграции на основе поисковых запросов в сети Интернет на примере потоков из России в Германию в период 2011-2020 гг. Для анализа применяли показатели Росстата, статистического офиса Германии и ОЭСР. Предложенный в работе подход позволяет получать оценки миграционной динамики фактически без задержки во времени. Более того, в некоторых случаях возможно предсказывать миграционные события до фактического переезда, что может быть также использовано для прогнозирования других экономических индикаторов. Для построения необходимых оценок в работе были разработаны и применены методы, позволяющие увеличить частотность исходных наблюдений, а также получить краткосрочные ежемесячные прогнозы. Для получения множества поисковых запросов по миграционной тематике использовали NLP- подходы. Были оценены параметры линейной регрессии, построенной на основе данных о частоте использования поисковых запросов Google Trends, связанных с миграционными намерениями. В отличие от модели сезонных авторегрессионных интегрированных скользящих средних (SARIMA), предложенный подход позволяет учитывать структурные сдвиги и шоки в текущих процессах, отраженные в поисковых запросах в Интернете, и дает возможность получать краткосрочные прогнозы миграции в режиме реального времени (наукастинг). Описанные методы можно использовать как при исследовании других пар стран, так и для оценки других статистических показателей.
|
| first_indexed | 2024-04-13T04:50:37Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-599bd3107b9f41f791cae003b6278329 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2409-2274 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-13T04:50:37Z |
| publishDate | 2022-11-01 |
| publisher | National Research University Higher School of Economics (HSE) |
| record_format | Article |
| series | Демографическое обозрение |
| spelling | doaj.art-599bd3107b9f41f791cae003b62783292022-12-22T03:01:41ZengNational Research University Higher School of Economics (HSE)Демографическое обозрение2409-22742022-11-019310.17323/demreview.v9i3.16471Прогнозирование миграции из России в Германию с использованием Google-трендовГеоргий Тимурович Броницкий 0Елена Сергеевна Вакуленко 1Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Международная миграционная статистика публикуется с большой задержкой, которая может достигать нескольких лет. Эта проблема не позволяет исследователям осуществлять своевременный анализ миграционных потоков. В статье рассматривается метод прогнозирования международной миграции на основе поисковых запросов в сети Интернет на примере потоков из России в Германию в период 2011-2020 гг. Для анализа применяли показатели Росстата, статистического офиса Германии и ОЭСР. Предложенный в работе подход позволяет получать оценки миграционной динамики фактически без задержки во времени. Более того, в некоторых случаях возможно предсказывать миграционные события до фактического переезда, что может быть также использовано для прогнозирования других экономических индикаторов. Для построения необходимых оценок в работе были разработаны и применены методы, позволяющие увеличить частотность исходных наблюдений, а также получить краткосрочные ежемесячные прогнозы. Для получения множества поисковых запросов по миграционной тематике использовали NLP- подходы. Были оценены параметры линейной регрессии, построенной на основе данных о частоте использования поисковых запросов Google Trends, связанных с миграционными намерениями. В отличие от модели сезонных авторегрессионных интегрированных скользящих средних (SARIMA), предложенный подход позволяет учитывать структурные сдвиги и шоки в текущих процессах, отраженные в поисковых запросах в Интернете, и дает возможность получать краткосрочные прогнозы миграции в режиме реального времени (наукастинг). Описанные методы можно использовать как при исследовании других пар стран, так и для оценки других статистических показателей. https://demreview.hse.ru/article/view/16471международная миграциямиграционная статистикаРосстатРоссияGoogle Trendsпоисковые запросы |
| spellingShingle | Георгий Тимурович Броницкий Елена Сергеевна Вакуленко Прогнозирование миграции из России в Германию с использованием Google-трендов Демографическое обозрение международная миграция миграционная статистика Росстат Россия Google Trends поисковые запросы |
| title | Прогнозирование миграции из России в Германию с использованием Google-трендов |
| title_full | Прогнозирование миграции из России в Германию с использованием Google-трендов |
| title_fullStr | Прогнозирование миграции из России в Германию с использованием Google-трендов |
| title_full_unstemmed | Прогнозирование миграции из России в Германию с использованием Google-трендов |
| title_short | Прогнозирование миграции из России в Германию с использованием Google-трендов |
| title_sort | прогнозирование миграции из россии в германию с использованием google трендов |
| topic | международная миграция миграционная статистика Росстат Россия Google Trends поисковые запросы |
| url | https://demreview.hse.ru/article/view/16471 |
| work_keys_str_mv | AT georgijtimurovičbronickij prognozirovaniemigraciiizrossiivgermaniûsispolʹzovaniemgoogletrendov AT elenasergeevnavakulenko prognozirovaniemigraciiizrossiivgermaniûsispolʹzovaniemgoogletrendov |