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dc.contributor.advisor | Doménech i de Soria, Josep | es_ES |
dc.contributor.author | Redondo Caballero, Jorge | es_ES |
dc.coverage.spatial | east=-3.7492200000000366; north=40.46366700000001; name=Av. Padre Huidobro, 2, 28040 Madrid, Espanya | |
dc.date.accessioned | 2013-07-11T09:45:47Z | |
dc.date.available | 2013-07-11T09:45:47Z | |
dc.date.created | 2013-06-26 | |
dc.date.issued | 2013-07-11 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/31028 | |
dc.description.abstract | [ES] Google Trends es una herramienta online elaborada por Google que proporciona la evolución de la popularidad de las búsquedas. El uso de dichos datos para realizar predicciones a corto plazo, sobre una gran variedad de series económicas y sociales, se ha visto incrementado de manera sustancial en los últimos años. Las investigaciones en esta materia han demostrado satisfactoriamente que los datos procedentes de Google Trends mejoran las predicciones sobre el nivel de desempleo en países donde el uso de Internet está ampliamente extendido entre la sociedad (por ejemplo, EE.UU y Alemania). (D Amuri y Marcucci, 2009; Askitas y Zimmermann, 2009) En este contexto, el presente Trabajo Final de Carrera (TFC) valida el uso de Google Trends para predecir el nivel agregado del desempleo en España, un país donde el porcentaje de hogares con acceso a Internet se encuentra por debajo de la media europea (Eurostat, 2012). Además, se lleva a cabo un análisis de la estructura del desempleo, examinando el tiempo que una persona lleva desempleada. De este modo, se pretende investigar si existe un determinado tipo de términos de búsqueda que ayuden a predecir mejor dichas partes de manera separada. Por ejemplo, una persona que acaba de ser despedida es más propensa a buscar en Internet información sobre prestaciones económicas que una persona que lleva desempleada más de un año. Así pues, el carácter innovador de este Trabajo Final de Carrera yace en la obtención de una serie de términos de búsqueda que ayuden a monitorizar de manera más eficiente las distintas partes que componen el desempleo en España. La metodología de este TFC se basa en una gran variedad de artículos científicos que tratan sobre el uso de modelos de nowcast y, más concretamente, sobre el uso de Google Trends. Los datos numéricos han sido obtenidos a través del Instituto Nacional de Estadística y del Servicio Público de Empleo Estatal, así como de la propia herramienta online Google Trends. Como se podrá apreciar a lo largo de este trabajo, el término de búsqueda Paro presenta una similitud notable con la evolución del nivel de desempleo en España. Asimismo, el término de búsqueda Cobrar Paro se encuentra muy ligado al número de personas que han trabajado con anterioridad y llevan desempleadas menos de 3 meses. | es_ES |
dc.format.extent | 125 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Internet | es_ES |
dc.subject | es_ES | |
dc.subject | Google Trends | es_ES |
dc.subject | Búsquedas en Internet | es_ES |
dc.subject | Buscador online | es_ES |
dc.subject | Paro | es_ES |
dc.subject | Desempleo | es_ES |
dc.subject | España | es_ES |
dc.subject | Sistema de Nowcast | es_ES |
dc.subject | Nowcasting | es_ES |
dc.subject | Modelo de predicción estadísticos | es_ES |
dc.subject.classification | ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES | es_ES |
dc.subject.classification | ECONOMIA APLICADA | es_ES |
dc.subject.other | Licenciatura en Administración y Dirección de Empresas-Llicenciatura en Administració i Direcció d'Empreses | es_ES |
dc.title | Uso de Google Trends para predecir el nivel y la estructura del desempleo en España | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Facultad de Administración y Dirección de Empresas - Facultat d'Administració i Direcció d'Empreses | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Economía y Ciencias Sociales - Departament d'Economia i Ciències Socials | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Redondo Caballero, J. (2013). USO DE GOOGLE TRENDS PARA PREDECIR EL NIVEL Y LA ESTRUCTURA DEL DESEMPLEO EN ESPAÑA. http://hdl.handle.net/10251/31028. | es_ES |
dc.description.accrualMethod | Archivo delegado | es_ES |