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Previsione del tasso di disoccupazione in Italia mediante l’utilizzo dei trend di ricerca di lavoro su Internet

Informazioni tesi

  Autore: Giulio Pellizzone
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi di Milano - Bicocca
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia delle istituzioni e dei mercati finanziari
  Relatore: Luca Stanca
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 58

In questa tesi è stata analizzata la potenziale utilità dei dati di ricerca su Internet come indicatori economici; nello specifico sono stati utilizzati i dati forniti dal servizio Google Trends relativi alle ricerche di lavoro su Internet per prevedere il tasso di disoccupazione in Italia.
I risultati confermano il potere predittivo degli indicatori costruiti a partire dai dati di Google ed i modelli che utilizzano tali indicatori consentono di ottenere un errore di previsione inferiore a modelli basati esclusivamente sugli indicatori macro economici convenzionali.
La modellazione scelta, in accordo con la letteratura citata, prevede l'utilizzo di modelli autoregressivi vettoriali, VAR.
La tesi, applicativa, è comprensiva del codice integrale in linguaggio STATA commentato nei singoli step.

Informazioni tesi

  Autore: Giulio Pellizzone
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi di Milano - Bicocca
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia delle istituzioni e dei mercati finanziari
  Relatore: Luca Stanca
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 58

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5 1 Introduzione La diffusione dell’utilizzo di Internet da parte di imprese e consumatori ha portato alla formazione di una fonte di informazione potenzialmente utile: ovvero le serie storiche delle ricerche su Internet. I provider dei motori di ricerca registrano infatti le ricerche effettuate sui propri siti web ed alcune di queste informazioni sono rese disponibili al pubblico e permettono agli uitilizzatori di vedere rappresentata l’evoluzione delle ricerche nel tempo di un ampio range di termini o parole chiave. 1.1 Obiettivo Lo scopo di questa tesi è quello di fornire una stima del tasso mensile di disoccupazione in Italia utilizzando un indicatore basato sulla ricerca di offerte di lavoro su Internet , mediante i dati resi disponibili su Google Trends 1 a lato del più classico indicatore della produzione industriale. A tal fine vengono sviluppati differenti modelli di stima e, dopo averne verificato la corretta specificazione, questi vengono utilizzati per produrre delle previsioni del tasso di disoccupazione; il lavoro si conclude con il confronto della bontà delle previsioni tra i diversi modelli. Il software utilizzato per le elaborazioni statistiche è STATA. 2 La trattazione esplicita il più possibile i passi seguiti nel processo di analisi, integrando la trattazione con l’esito delle procedure statistiche ed i comandi utilizzati. 1.2 Google Trends Google Trends è un servizio di pubblica utilità offerto da Google. Il servizio consente di visualizzare l'andamento delle ricerche su una determinata keywords nel corso del tempo. E' sufficiente digitare una keyword per visualizzare quante persone l'hanno cercata in un orizzonte temporale di cinque anni con la possibilità di effettuare contemporaneamente più ricerche su un medesimo grafico. Le ricerche possono essere effettuate sia a livello globale e sia a livello nazionale. In questo modo è possibile comprendere se un determinato tema ha perso di interesse o ha acquistato una crescente popolarità. In Figura 1 l’esito delle ricerche della stringa “offerte di lavoro”, svolte in Italia. 1 http://www.google.com/trends 2 http://www.stata.com/

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