Analyse du marché du travail à l’aide des données de Google Trends

Hugo Couture and Dalibor Stevanovic

CIRANO Project Reports from CIRANO

Abstract: In this report, we evaluate the relevance of weekly Google search query data for current and next month prediction on several labour market variables in Canada and Quebec. Several types of mixed-frequency models are considered and their performance is evaluated in an out-of-sample forecasting exercise spanning the period 2014M09 - 2019M09. Google Trends improve the accuracy of forecasts of the employment rate, hours worked and unemployment rate. The availability of this data in high frequency is crucial. Their contribution is important especially during the first two weeks of the month, so when Labor Force Survey data are not yet available for the last month. Dans ce rapport, nous évaluons la pertinence des données hebdomadaires des requêtes faites sur le moteur de recherche de Google au niveau de la prédiction du mois courant et du prochain mois sur plusieurs variables du marché d’emploi au Canada et au Québec. Plusieurs types de modèles en fréquence mixte sont considérés et leur performance est évaluée dans un exercice de prévision hors échantillon s’étalant sur la période 2014M09 - 2019M09. Les Google Trends améliorent la précision des prévisions du taux d’emploi, des heures travaillées et du taux de chômage. La disponibilité de ces données en haute fréquence est cruciale. Leur apport est important surtout durant les deux premières semaines du mois, donc lorsque les données de l’Enquête sur la population active ne sont pas encore disponibles pour le dernier mois.

Keywords: Forecasting; Macroeconomics; Job market; Google Trends; Machine Learning; Prévision; Macroéconomie; Marché d’emploi; Google Trends; Machine Learning (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C53 C55 E37 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021-08-02
New Economics Papers: this item is included in nep-big, nep-cmp, nep-isf and nep-mac
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