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中国人民大学学报 2017, Vol. 31 Issue (6) :2-11    DOI:
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大数据与失业分析
米哈埃拉·西米欧奈斯库1,克劳斯·F·兹姆曼2
米哈埃拉·西米欧奈斯库:罗马尼亚科学院经济预测研究所;  
克劳斯·F·兹姆曼:普林斯顿大学客座教授,荷兰联合国大学马斯特里赫特技术与创新研究所人口发展与劳动经济中心
Big Data and Unemployment Analysis
Mihaela Simionescu1,Klaus F. Zimmermann2
1Institute for Economic Forecasting, the Romanian Academy, Bucharest;Centre for Migration Studies, Prague Business School, Prague.
2. Princeton University, Princeton;UNUMERIT & Maastricht University
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摘要 互联网数据或者说“大”数据,正被越来越多地用来及时评估个人、家庭、企业和公共机构的相关活动。信息集涵盖大量的观测值,并可以容纳灵活的概念形态及实验设置。因此,对于研究广泛的人力资源议题,如预报、现报和确定卫生及福利问题,把握个人生活方方面面的匹配过程,以及在使用传统数据评估存在缺陷的复杂问题中,互联网数据极其有用。对于多数国家而言,互联网数据能够改进失业模型和失业预测分析。不过,预测的准确度还要取决于一个国家的互联网普及率、互联网用户的年龄结构,以及所建构的互联网变量的稳定性。
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米哈埃拉·西米欧奈斯库1
克劳斯·F·兹姆曼2
关键词大数据    失业    互联网    谷歌    互联网普及率     
Abstract: Internet or “big” data are increasingly used in measuring the relevant activities of individual, households, firms and public agents in a timely way. The information set involves large number of observations and embraces flexible conceptual forms and experimental settings. Therefore, internet data are extremely useful to study a wide variety of human resource issues, including forecasting, nowcasting, detecting health issues and wellbeing, capturing the matching process in various parts of individual life, and measuring complex processes where traditional data have known deficits. This paper focuses on the analysis of unemployment by means of internet activity data, a literature starting with the seminal article of Askitas and Zimmermann. The article provides insights and a brief overview of the current state of research.
Keywordsbig data ,   unemployment ,   internet ,   Google ,   internet penetration rate     
作者简介: 米哈埃拉·西米欧奈斯库:罗马尼亚科学院经济预测研究所高级研究员,布拉格商学院移民研究中心教授,全球劳动研究中心研究员;克劳斯·F·兹姆曼:普林斯顿大学客座教授,荷兰联合国大学马斯特里赫特技术与创新研究所人口发展与劳动经济中心主任,全球劳动研究中心主任
引用本文:   
米哈埃拉·西米欧奈斯库1, 克劳斯·F·兹姆曼2 .大数据与失业分析[J]  中国人民大学学报, 2017,V31(6): 2-11
Mihaela Simionescu1, Klaus F. Zimmermann2 .Big Data and Unemployment Analysis[J]  Journal of Renmin University of China, 2017,V31(6): 2-11
链接本文:  
http://xsqks.ruc.edu.cn/Jweb_rdxb/CN/      或     http://xsqks.ruc.edu.cn/Jweb_rdxb/CN/Y2017/V31/I6/2
 
没有本文参考文献
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