基于百度搜索量数据的消费者信心指数相关性研究

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1、基于百度搜索量数据的消费者信心指数相关性研究　　一、引言　　在当前经济与技术高速发展的时代，大数据作为社会发展的必然产物越来越重要，统计数据挖掘与分析无论是在理论研究领域还是在实际应用中都已经得到高度重视。“大数据”需要经过新模式的处理后才能具有更强的应用性和更高的决定力。消费者信心指数现今被广泛应用于经济活动的预测决策中，而百度指数的海量网民行为数据是进行进行统计分析平台的重要平台，对于整个数据时代来说具有巨大的现实意义。因此，选用百度搜索量数据构造网络消费者信心指数，继而与传统消费者信心指数

2、进行对比分析经济变量的影响。　　二、数据选择与指数构造　　1.数据选择　　随着电商行业的大肆兴起，越来越多的商品可以实现线上的查询与购买，消费者存在普遍的网络搜索行为，利用百度指数平台获取的行业关键词搜索量，并利用时差相关分析得到有关先行关键词。　　为了便于进行后续的实证模型分析和比较，将百度搜索量数据转化成季度数据，得到2016Q1-2016Q4共20期的有关数据。并同时对国民生产总值，居民消费价格指数、企业信心指数、社会零售品消费总额进行相应的消除通货膨胀与季度化预处理。　　2.网络消费者信

3、心指数的构造　　利用百度搜索量数据构造基于因子分析的网络消费者信心指数，得到因子F1与F2的因子得分时序图。　　因子F2总体呈现平稳且有一定幅度的下降趋势，可将其理解为消费者维持日常所需的基本消费变化趋势。而因子F1则呈现一定的波动上升趋势，比较符合我国国民经济快速发展、人民消费逐步提升的现实情况。因此把F1的序列值作为消费者信心的体现。由于国家统计局公布的消费者信心指数的取值范围为[0，200]，为了便于两者的比较，我们构造新变量CCI_NET=F1+100，即为基于百度搜索量的网络消费者信心

4、指数。　　三、实证分析　　1.格兰杰因果检验　　利用格兰杰因果关系检验分析CCI_NET、CCI_STAT与相关经济变量之间的关系因果关系。并利用AIC准则确定消费者信心与经济变量之间模型的最优滞后期为1期。　　由表1可知，在5%的显著性水平下，p值均小于，所以拒绝原假设，即认为CCI_NET、CCI_STAT、CRP、ECI均为CPI和GDP的Granger原因。　　2.线性回归模型　　通过判定CCI_NET、CCI_STAT的引人能否增加线性宏观经济模型的估计精度。并且选用多变量线性回归模型

5、来减弱宏观经济变量的交叉影响。　　表2给出了各线性回归模型的估计结果，又各方程的P值都为0，即各方程都是高度显著的且模型拟合效果较好，且各模型DW均在2上下，即不存在自相关关系。　　通过模型1、1、l的对比可以发现，消费者信心指数能够影响经济增长，且网络消费者信心指数效果更优异。引入CCI后的模型R2增加，且CCI_NET引入后增加，也恰好说明网络消费者信心指数的优异性。通过模型2、模型2和模型2的对比可以发现，消费者信心指数能够影响CPI且CCI_NET对CPI的反应程度更敏感。　　四、结论　

6、　1.大数据背景下，网络搜索量数据具有易获取、客观性、时效性的特点　　在当今大数据背景下，互联网的快速发展使得网络数据覆盖面更广、代表性更强。网络搜索数据量大量、可瞬时产生、获取成本低、准确和真实等优点，可以实现即时获取，更新较快，反映现象较为客观。　　2.信心管理对于推动与加强经济发展具有至关重要的作用　　信心管理不管是对于经济发展的预测还是整体人民生活水平的提高都至关重要，而当前我国商业界、消费群体和政府对消费者信心管理的关注程度还有待加强。　　3.百度搜索联盟量大数据和消费者信心指数之间具

7、有较强的相关性　　经过相关的研究与分析，我们发现当今时代庞大的网络搜索量数据与消费者信心指数之间确实存在较强的相关性。消费者信心是一种心理感受，难以直接度量，但消费者信心会通过消费者访问网络所留下的痕迹加以反映。