董现垒等

摘要：基于MCMC算法，本文实现了状态空间模型和贝叶斯先验下的变量选择模型的迭代过程，分别解决了对CCI的时间及季节性趋势的估计问题和对社交媒体的信息挖掘问题，进而拟合了中国消费者信心指数。结果表明，社交媒体的信息挖掘可以在一定程度上成为测算CCI的一种新方法。研究还发现： 中国CCI随时间有缓慢下降的趋势；中国消费者信心总会在新年前较低而新年过后更高； 从大众的社交媒体行为来看，人们对于中国当前的经济运行和经济前景抱有一定的消极情绪。

关键词：消费者信心；Google Trends； MCMC； 状态空间；变量选择

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.XX.XX

中图分类号：O212.8； N032； F224.7 文献标识码： 文章编号：

关键词：消费者信心；Google Trends； MCMC； 状态空间；变量选择

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.XX.XX

中图分类号：O212.8； N032； F224.7 文献标识码： 文章编号：

引言

随着计算机技术的发展，人们的生活正在变得越来越社交化。社交媒体的内容往往同社会的、经济的、政策的以及其他的各种事件相关联。有效地获取和分析社交媒体信息有利于科学、深入地理解人们的心理与网络行为之间的潜在关系。基于行为经济学理论，已经有大量研究成果表明人们的社交媒体行为与某些社会、经济的指标之间具有内在关联。比如，Kietzmann等发现了社交媒体的传播行为会对一个公司的声誉、销售额甚至竞争过程产生巨大的影响[1]。Bollen等发现社交媒体中的大众情绪的变化会对股票指数产生影响[2]。Gilad通过分析博客的情感预测了电影票房收入的问题[3]。Asur等利用Twitter中的消息预测了电影票房，同时分析了如何利用Twitter来改善社交媒体的预测功能[4]。……