Качалов Г.В. Внешние данные в задачах прогнозирования деятельности предприятий. Секция 5 «Проблемы прогнозирования деятельности предприятий». Стратегическое планирование и развитие предприятий: материалы ХХII Всероссийского симпозиума. Москва, 13–14 апреля 2021 г. / под ред. чл.-корр. РАН Г.Б. Клейнера. М.: ЦЭМИ РАН, 2021. С.468-471. DOI: 10.34706/978-5-8211-0796-1-s5-05
Сведения об авторе:
Качалов Георгий Валентинович, аспирант, МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия, george_kachalov@yahoo.com
Ключевые слова: прогнозирование, неопределённость, COVID-2019, коронавирус, пандемия, карантин, внешние данные, нетрадиционные источники данных, интернет, экосистемы, google trends, индекс самоизоляции Яндекс, СберИндекс, Tinkoff CoronaIndex.
Список использованных источников:
- Коноплев Д.Э. (2020). Асимметрия информационных волн в экономическом мышлении: опыт фи-нансовых кризисов // Вопросы экономики. № 1. Р. 111–126.
- Evan DeFilippis, Stephen Michael Impink, Madison Singell, Jeffrey T. Polzer, Raffaella Sadun, 2020, «Col-laborating During Coronavirus: The Impact of COVID-19 on the Nature of Work» // NBER Working Paper No. 27612.
- Blazquez, Desamparados & Domenech, Josep (2018). Big Data sources and methods for social and economic analyses. Technological Forecasting and Social Change, Elsevier, vol. 130(C), pр. 99–113.
- Hyunyoung Choi and Hal R. Varian (2009). Predicting Initial Claims for Unemployment Benefits, Google Inc.
- Hyunyoung Choi and Hal R. Varian (2012). Predicting the Present with Google Trends. The Economic Rec-ord, 88(s1): 2–9.