論文の概要: An Artificial Trend Index for Private Consumption Using Google Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21981v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 20:58:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:28:52.908901
• Title: An Artificial Trend Index for Private Consumption Using Google Trends
• Title（参考訳）: Googleトレンドを用いた個人消費の人工的トレンド指標
• Authors: Juan Tenorio, Heidi Alpiste, Jakelin Remón, Arian Segil,
• Abstract要約: 本稿では、経済予測を改善する新しい指標を開発するために、Google検索データの可能性について考察する。 分類変数を選択して推定することにより、機械学習技術を適用する。 結果は、Googleの"Food"と"Tourism"カテゴリがプロジェクションエラーを大幅に削減していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In recent years, the use of databases that analyze trends, sentiments or news to make economic projections or create indicators has gained significant popularity, particularly with the Google Trends platform. This article explores the potential of Google search data to develop a new index that improves economic forecasts, with a particular focus on one of the key components of economic activity: private consumption (64\% of GDP in Peru). By selecting and estimating categorized variables, machine learning techniques are applied, demonstrating that Google data can identify patterns to generate a leading indicator in real time and improve the accuracy of forecasts. Finally, the results show that Google's "Food" and "Tourism" categories significantly reduce projection errors, highlighting the importance of using this information in a segmented manner to improve macroeconomic forecasts.
• Abstract（参考訳）: 近年、トレンド、感情、ニュースを分析して経済予測や指標を作成するデータベースの利用は、特にGoogle Trendsプラットフォームにおいて大きな人気を集めている。 本稿では, 経済活動の重要な要素である民間消費(ペルーにおけるGDPの64 %)に焦点をあて, 経済予測を改善する新しい指標を開発するために, Google 検索データの可能性について検討する。 分類された変数を選択して推定することにより、機械学習技術を適用し、Googleのデータがパターンを識別し、リードインジケータをリアルタイムで生成し、予測の精度を向上させることを実証する。 最後に、Googleの"Food"と"Tourism"カテゴリはプロジェクションエラーを著しく低減し、マクロ経済予測を改善するためにセグメント化された方法でこの情報を使用することの重要性を強調した。

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