Прогнозирование внутренней миграции с использованием поисковых запросов в Интернете

Статистические данные по внутренней миграции публикуются с большой задержкой, что приводит к проблематичности осуществления своевременного анализа миграционных процессов. В исследовании изучается пригодность поисковых запросов в Интернете для прогнозирования внутренней миграции на ежемесячной основе и их влияние на точность прогностических моделей. Для анализа использовались месячные данные по внутренней миграции и интернет-запросам из Google Trends для Москвы и Санкт-Петербурга в период с 2011-2022 гг. Для построения необходимых моделей использовалось повышение частотности данных по социально-экономическим факторам с помощью интерполяции кубическими сплайнами. В работе были построены одномерные и многомерные прогностические модели временных рядов. Эмпирический анализ показал, что включение поисковых запросов в модель может улучшить прогнозирование перемещений населения внутри страны, так как ошибки прогноза после их введения снижаются.