La maggior parte delle fonti di dati utilizzate in economia, sia da parte del governo che dalle imprese, è in genere disponibile solo dopo un ritardo sostanziale, con un elevato livello di aggregazione e per variabili che sono state specificate e raccolte in anticipo. Questo ostacola l'efficacia delle previsioni in tempo reale. Si dimostra come i dati provenienti da motori di ricerca come Google forniscano un modo altamente accurato, ma semplice, per predire le attività aziendali future. Applicando questa metodologia per prevedere le tendenze del mercato immobiliare, si nota come un indice di ricerca immobiliare possa dare chiare previsioni sulle future vendite e sui futuri prezzi del mercato immobiliare. L'utilizzo dei dati di ricerca produce previsioni out-of-sample con un mean absolute error migliorato rispetto lo stesso dato ricavato dal modello di base, il quale utilizza dati convenzionali, non includendo i dati di ricerca.
Big data e il futuro delle previsioni delle tendenze del mercato immobiliare attraverso Google
Pistorello, Chiara
2017/2018
Abstract
La maggior parte delle fonti di dati utilizzate in economia, sia da parte del governo che dalle imprese, è in genere disponibile solo dopo un ritardo sostanziale, con un elevato livello di aggregazione e per variabili che sono state specificate e raccolte in anticipo. Questo ostacola l'efficacia delle previsioni in tempo reale. Si dimostra come i dati provenienti da motori di ricerca come Google forniscano un modo altamente accurato, ma semplice, per predire le attività aziendali future. Applicando questa metodologia per prevedere le tendenze del mercato immobiliare, si nota come un indice di ricerca immobiliare possa dare chiare previsioni sulle future vendite e sui futuri prezzi del mercato immobiliare. L'utilizzo dei dati di ricerca produce previsioni out-of-sample con un mean absolute error migliorato rispetto lo stesso dato ricavato dal modello di base, il quale utilizza dati convenzionali, non includendo i dati di ricerca.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14247/12734