【摘 要】
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突然出现的新冠疫情是一次非常重大的公共卫生事件,对于社会和民生带来很严重的冲击。为研究其对于经济社会的影响,本文在确定居民消费研究方向后,通过消费者行为学的AISAS模
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突然出现的新冠疫情是一次非常重大的公共卫生事件,对于社会和民生带来很严重的冲击。为研究其对于经济社会的影响,本文在确定居民消费研究方向后,通过消费者行为学的AISAS模型研究了当前网络消费模型,并以此来确定消费模式和网络搜索数据的关系;利用百度指数,通过关键字选取,数据处理,时差相关性检验和熵值赋权法等方法,以居民消费价格指数(CPI)为基准数据构建了网络居民消费信心指数,并依此与新冠疫情期间"现有确诊人数"进行建模分析;通过构建向量误差修正模型(VEC模型),获得主要结论有:1.代表新冠疫情的"周平均现有确诊人数"与代表居民消费信心的网络居民消费信心指数存在协整关系,新冠疫情对网络居民消费成逆向影响,新冠疫情"周平均现有确诊人数"每提高1个百分点,则网络居民消费信心指数下降0.03个百分点;2.通过建立VEC模型发现两者存在稳定关系,随着疫情的发展,在两者出现偏离后,网络居民消费信心会以-0.21的速度进行调整;3.通过短期格兰杰因果检验发现,新冠疫情是网络居民消费信心的格兰杰原因,其在统计学角度确实是影响网络居民消费的原因之一。本文应用软件为R,时差相关性分析及熵值赋权法采用python脚本,爬虫来自开源项目。
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