論文の概要: Predicting China's CPI by Scanner Big Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16641v2
• Date: Fri, 20 Jan 2023 08:31:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 12:44:07.092067
• Title: Predicting China's CPI by Scanner Big Data
• Title（参考訳）: ビッグデータスキャナーによる中国のcpi予測
• Authors: Zhenkun Zhou and Zikun Song and Tao Ren
• Abstract要約: 本研究は、中国アントビジネスアライアンスが提供するスーパーマーケット販売のスキャナーデータを利用する。 S-FCPIに基づく複数の機械学習モデルを構築し、数ヶ月でCPIの成長率を定量的に予測する。 S-FCPIは、CPIよりも高頻度で広い地理的次元の商品価格の変化を反映できるだけでなく、マクロ経済活動を監視するための新たな視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.434586731142007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scanner big data has potential to construct Consumer Price Index (CPI). This work utilizes the scanner data of supermarket retail sales, which are provided by China Ant Business Alliance (CAA), to construct the Scanner-data Food Consumer Price Index (S-FCPI) in China, and the index reliability is verified by other macro indicators, especially by China's CPI. And not only that, we build multiple machine learning models based on S-FCPI to quantitatively predict the CPI growth rate in months, and qualitatively predict those directions and levels. The prediction models achieve much better performance than the traditional time series models in existing research. This work paves the way to construct and predict price indexes through using scanner big data in China. S-FCPI can not only reflect the changes of goods prices in higher frequency and wider geographic dimension than CPI, but also provide a new perspective for monitoring macroeconomic operation, predicting inflation and understanding other economic issues, which is beneficial supplement to China's CPI.
• Abstract（参考訳）: Scannerのビッグデータは、Consumer Price Index(CPI)を構築する可能性がある。 本研究は、中国Ant Business Alliance(CAA)が提供するスーパーマーケット販売のスキャナーデータを用いて、中国でS-FCPI(Scanner-data Food Consumer Price Index)を構築し、他のマクロ指標、特に中国のCPIによって指標信頼性が検証されている。 それだけでなく、私たちはS-FCPIに基づく複数の機械学習モデルを構築し、数ヶ月でCPIの成長率を定量的に予測し、その方向とレベルを質的に予測します。 予測モデルは、既存の研究における従来の時系列モデルよりもはるかに優れたパフォーマンスを達成する。 この研究は、中国のスキャナービッグデータを使用して価格指数を構築し、予測する方法を開拓する。 S-FCPIは、CPIよりも高頻度で広い範囲の商品価格の変化を反映できるだけでなく、マクロ経済活動の監視、インフレの予測、その他の経済問題を理解するための新たな視点を提供する。

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