基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的消費者信心指數(shù)分析.pdf

1、大數(shù)據(jù)時代下，海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)蘊含著消費者的各類行為習(xí)慣，這些數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r反映出社會經(jīng)濟變化狀況和消費者心理預(yù)期，如何從中提取出重要信息來對宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象分析是未來研究方向的一大熱點。我國消費者信心指數(shù)存在著發(fā)布時間長、時效性低、指數(shù)覆蓋面窄等問題。在此背景下，本文創(chuàng)新性地結(jié)合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來研究預(yù)測消費者信心指數(shù)，為消費者信心指數(shù)的制定作出重要的補充。
　　本文基于數(shù)據(jù)挖掘方法和網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)，建立消費者信心指數(shù)預(yù)測模型的分析框架，通過范圍

2、取詞法取得40個網(wǎng)絡(luò)搜索關(guān)鍵字，并使用時差分析法，篩選得到與消費者信心指數(shù)相關(guān)性強，并且領(lǐng)先于消費者信心指數(shù)變化的搜索關(guān)鍵字。
　　由于消費者信心指數(shù)為月度數(shù)據(jù)，可用于訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)較少，直接建立模型容易存在著過擬合的問題。本文分別使用逐步回歸分析、lasso算法、嶺回歸分析、主成分分析四種降維方法，對篩選得到的搜索關(guān)鍵字進行降維，并比較和分析不同降維方法的降維效果。在此基礎(chǔ)上，使用支持向量機、決策樹、GBDT三種數(shù)據(jù)挖掘方法對消