Google Trends: Predicción del nivel de empleo agregado en Perú usando datos en tiempo real, 2005-2011

Jillie Chang and Andrea Del Río
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Jillie Chang: Universidad del Pacífico
Andrea Del Río: Universidad del Pacífico

No 2013-015, Working Papers from Banco Central de Reserva del Perú

Abstract: En este documento se analiza si la información proporcionada por Google Trends puede reflejar el comportamiento de variables macroeconómicas de Perú, como el Índice de Empleo de Lima para Empresas de 100 y más Trabajadores (IE100). Utilizando esta fuente de información se construyó un índice que representa a la población que busca trabajo, el cual fue denominado Índice de Google de Desempleo (IGD). Los resultados indican que el modelo que incluye este índice mejora la predicción del IE100. Asimismo, se encuentra que este permite realizar predicciones contemporáneas y un periodo hacia adelante; empero, no permite anticipar la senda futura para más de un periodo. La importancia de estos hallazgos radica en que Google Trends es una fuente de información con una frecuencia más alta (semanal) que está disponible cuatro meses antes que las fuentes oficiales. En tal sentido, resulta una herramienta útil para toma de decisiones de los hacedores de política en particular en épocas de crisis, en donde el seguimiento y predicción de las variables de la actividad económica en tiempo real es fundamental.

Keywords: Internet; motor de búsquedas; Google; Perú; empleo; análisis de series de tiempo; predicciones (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C22 C53 C82 E24 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2013-12
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