| Аннотация | В связи с ростом популярности интернета множество покупок делается в онлайн-магазинах. Сервис Google Trends собирает данные по запросам пользователей и формирует из них категории. Мы прогнозируем динамику как агрегированных розничных продаж, так и отдельных категорий продовольственных и непродовольственных товаров, используя макроэкономические переменные и категории в Google Trends, соответствующие различным товарным группам. Для каждой категории мы рассматриваем лучшие из прогнозных моделей, построенных с использованием макроэкономических переменных, и пытаемся их улучшить путем добавления трендов. Для этих целей мы используем псевдовневыборочный наукастинг, а также рекурсивное прогнозирование на несколько месяцев вперед. Мы приходим к выводу, что после добавления в модели трендов качество прогнозов для продовольственных и непродовольственных товаров может существенно вырасти. |
|---|