Применение Google Trends для прогнозирования миграции из России: агрегация поисковых запросов и учет лаговой структуры

Прикладная эконометрика. 2024. № 73. С. 78–101.

Броницкий Г. Т., Вакуленко Е. С.

В работе предложена методика прогнозирования миграционной статистики с использованием данных поисковых запросов Google Trends Index (GTI). Существующая методология усовершенствована в двух направлениях: во-первых, предложен подход агрегирования ключевых поисковых запросов на основе различных статистических критериев; во-вторых, показана важность включения в модель миграции временно́й лаговой структуры поисковых запросов в зависимости от целей миграции и связанных с ними GTI. Работоспособность предложенных подходов продемонстрирована на месячных данных статистического офиса Германии об объемах миграции из России в Германию с января 2011 по август 2022 года. Результаты показали, что модели миграции с распределенными лагами GTI лучше прогнозируют миграцию, чем SARIMA модели. Оценки среднего лага, т.е. времени реакции миграционной статистики на поисковые запросы по тематикам «посольство», «работа» и «учеба», оказались равны 5.6, 6.5 и 8 месяцам соответственно. Показано, что для прогнозирования миграции из России в Германию достаточно учитывать только поисковые запросы, связанные с тематикой «посольство». 

Ключевые слова: Германия, Россия, международная миграция, Russia, Germany, international migration, большие данные, big data, nowcasting, Google Trends, Google Trends, поисковые запросы, наукастинг, search queries