Browsing by Subject "Google Trends"

Asunnot muodostavat merkittävän osan suomalaisten varallisuudesta. Tässä tutkielmassa esitellään asuntomarkkinoiden informaationhakumalli, jonka avulla muodostetaan intuitio siitä, miten asuntoa hankkivien hakuaktiivisuus vaikuttaa kolmeen asuntomarkkinoiden muuttujaan: asuntojen hintoihin, asuntokauppojen lukumääriin sekä asuntojen myyntiaikoihin. Mallin tuomaa intuitiota hyödynnetään selvittämällä, auttaako Google Trends -hakuindeksi ennustamaan edellä mainittuja muuttujia Suomen asuntomarkkinoilla. Aiemmassa tutkimuksessa Google-hakujen on havaittu auttavan ennustamaan moninaisia talouden ilmiöitä. Hakuaktiivisuuden nousun havaitaan teoreettisen mallin perusteella lisäävän asuntokauppojen lukumäärää ja lyhentävän myyntiaikoja, mutta vaikutus asuntojen hintoihin on epävarma. Tutkielman empiirisessä osiossa tutkitaan Granger-kausaalisuuden avulla, sisältävätkö Google-haut ennustamisen kannalta hyödyllistä informaatiota asuntomarkkinamuuttujista. Kustakin muuttujasta muodostetaan myös yksinkertainen, koko saatavilla olevaan historiaan sovitettava autoregressiivinen vertailumalli, josta tehdään Google-indeksillä laajennettu versio. Vertailumalleja ja Google-indeksillä laajennettuja malleja verrataan korjatun selitysasteen sekä Akaiken ja Schwarzin informaatiokriteereiden avulla. Google-hakujen ennustekykyä arvioidaan jakamalla data estimointiperiodiin ja ennusteperiodiin sekä simuloimalla reaaliaikaista ennustamista. Tutkielmassa analysoidaan seitsemän erilaista Google-haut sisältävää ennustespesifikaatiota. Google-hakujen havaitaan Granger-aiheuttavan hintoja ja markkinointiaikoja. Koko historiaan sovitettujen autoregressiivisten mallien perusteella Google-hakutermien kertoimet eivät noudata johdonmukaisesti teoreettisen mallin mukaisia merkkejä. Sekä markkinointiaika- että lukumäärämalleissa Google-termit saavat sekä negatiivisia että positiivisia arvoja. Google-hakujen havaitaan parantavan nykyisyyden hintaennusteita absoluuttisella keskivirheellä mitattuna yhtä lukuun ottamatta kaikilla spesifikaatioilla, mutta ennustevirheiden erot eivät Diebold-Mariano-testin perusteella pääsääntöisesti kuitenkaan eroa tilastollisesti merkitsevästi nollasta. Lukumäärien nykyisen arvon ennusteissa Google-haut tuottavat useassa spesifikaatiossa merkittävästi suurempia ennustevirheitä kuin vertailumallit. Yhden kuukauden päähän ennustettaessa internethaut kuitenkin vaikuttavat pienentävän lukumäärien ja hintojen ennustevirheitä. Paneelidataspesifikaatiolla sekä hinta- että lukumääräennusteet ovat tarkempia internethakuja hyödyntämällä. Tulosten perusteella Google-hakujen hyödyllisyys asuntomarkkinoiden ennustamisessa on altis mallin spesifikaatiolle eivätkä Google-haut pysty johdonmukaisesti parantamaan ennusteita kaikilla muuttujilla.