Predikce vybraných makroekonomických veličin s využitím Google Trends dat

Bc. Vojtěch Grebeníček

Bakalářská práce

Forecasting macroeconomic variables using Google Trends data

Anotace:

Tato práce je zaměřena na vyhodnocení možností využití dat z Google Trends pro predikování inflace na území České republiky. Predikce jsou nejprve rekurzivně odhadnuty pomocí standardních ARMA a VAR modelů inflace, které jsou následně obohaceny o data z Google Trends. Tyto modely jsou nejdříve odhadnuty pro celý vzorek dat, a dále také zvlášť pro období nízké a vysoké inflace. Testovány jsou také různé metody práce s daty z Google Trends. Predikční síla jednotlivých modelů je na závěr porovnána pomocí RMSE a Diebold-Marianova testu.

Abstract:

This thesis investigates the potential of using Google Trends data for inflation forecasting in the Czech Republic. The predictions were first recursively estimated using standard ARMA and VAR models for inflation which were then expanded using Google Trends data. These models were estimated for the whole data sample first and afterwards they were also estimated for low and high inflation periods. Various techniques of Google Trends data analysis were tested as well. Finally, the forecasting accuracy of selected models was compared using RMSE and Diebold-Mariano test.

Klíčová slova

inflace, Google Trends, predikce, ARMA, VAR, inflation, prediction

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 25. 4. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 11. 6. 2025
• Vedoucí: Ing. Martin Kutlak
• Oponent: doc. Ing. Jan Čapek, Ph.D.

Masarykova univerzita

Ekonomicko-správní fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Ekonomie / Ekonomie