【摘 要】
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随着互联网、物联网的发展，海量的数据已然占据了人们的世界。在大数据背景下通过网络搜索关键词来预测消费者信心指数，进而预测消费者的消费行为具有重大的现实意义。基于网络搜索数据对北京市消费者信心指数的预测，有利于解决传统的对北京市消费者信心指数所使用的统计调查制度所存在的时滞性问题。对北京市消费者信心指数的精确预测有利于预测北京市其它的宏观经济指标，有利于预先判断北京市的经济状况和消费趋向，为相关政策
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随着互联网、物联网的发展，海量的数据已然占据了人们的世界。在大数据背景下通过网络搜索关键词来预测消费者信心指数，进而预测消费者的消费行为具有重大的现实意义。基于网络搜索数据对北京市消费者信心指数的预测，有利于解决传统的对北京市消费者信心指数所使用的统计调查制度所存在的时滞性问题。对北京市消费者信心指数的精确预测有利于预测北京市其它的宏观经济指标，有利于预先判断北京市的经济状况和消费趋向，为相关政策的制定提供参考。
本文是在大数据背景下基于百度指数数据，以北京市的消费者信心指数为研究对象，使用范围选词法先确定关键词的范围，然后使用时差相关分析法筛选关键词，采用主成分分析法将筛选出的关键词合成网络搜索指数，分别构建线性回归模型、神经网络模型来预测北京市的消费者信心指数，并从这两个模型中选取一个拟合效果和预测效果均较好的模型作为最终的预测模型。
实证结果证明在大数据背景下，网络搜索指数对北京市消费者信心指数有一定的预测作用。神经网络模型的拟合效果和预测效果均要优于线性回归模型。因此，选取神经网络模型作为最终的预测模型。我们可以提前一个季度预测出北京市消费者信心指数。这充分体现了使用网络搜索数据预测北京消费者信心指数具有时效性。
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