Previsione del tasso di disoccupazione in Italia mediante l utilizzo dei trend di ricerca di lavoro su Internet

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1 Università degli Studi di Milano - Bicocca Facoltà di Economia Corso di Laurea in Economia e Commercio Tesi di laurea triennale Previsione del tasso di disoccupazione in Italia mediante l utilizzo dei trend di ricerca di lavoro su Internet Relatore: Prof. Luca Stanca Candidato: Dott. Giulio Pellizzone Matricola n Anno Accademico

2 1 Introduzione La diffusione dell utilizzo di Internet da parte di imprese e consumatori ha portato alla formazione di una fonte di informazione potenzialmente utile: ovvero le serie storiche delle ricerche su Internet. I provider dei motori di ricerca registrano infatti le ricerche effettuate sui propri siti web ed alcune di queste informazioni sono rese disponibili al pubblico e permettono agli uitilizzatori di vedere rappresentata l evoluzione delle ricerche nel tempo di un ampio range di termini o parole chiave. 1.1 Obiettivo Lo scopo di questa tesi è quello di fornire una stima del tasso mensile di disoccupazione in Italia utilizzando un indicatore basato sulla ricerca di offerte di lavoro su Internet, mediante i dati resi disponibili su Google Trends 1 a lato del più classico indicatore della produzione industriale. A tal fine vengono sviluppati differenti modelli di stima e, dopo averne verificato la corretta specificazione, questi vengono utilizzati per produrre delle previsioni del tasso di disoccupazione; il lavoro si conclude con il confronto della bontà delle previsioni tra i diversi modelli. Il software utilizzato per le elaborazioni statistiche è STATA. 2 La trattazione esplicita il più possibile i passi seguiti nel processo di analisi, integrando la trattazione con l esito delle procedure statistiche ed i comandi utilizzati. 1.2 Google Trends Google Trends è un servizio di pubblica utilità offerto da Google. Il servizio consente di visualizzare l'andamento delle ricerche su una determinata keywords nel corso del tempo. E' sufficiente digitare una keyword per visualizzare quante persone l'hanno cercata in un orizzonte temporale di cinque anni con la possibilità di effettuare contemporaneamente più ricerche su un medesimo grafico. Le ricerche possono essere effettuate sia a livello globale e sia a livello nazionale. In questo modo è possibile comprendere se un determinato tema ha perso di interesse o ha acquistato una crescente popolarità. In Figura 1 l esito delle ricerche della stringa offerte di lavoro, svolte in Italia

3 Figura 1 - Schermata di Google Trends In figura 2 è illustrato l andamento delle generiche ricerche di offerte di lavoro e di quelle effettuate tramite uno dei principali portali in Italia per gli annunci di lavoro, Monster Italia, oltre all andamento delle ricerche della parola disoccupazione. Le tre serie di ricerche sono state indicizzate alla prima serie ( offerte di lavoro ), in modo che sia possibile, oltre all analisi del trend ed ai movimenti congiunti, un confronto tra i volumi di ricerca: la ricerca della parola disoccupazione è mediamente ricercata un quarto delle volte rispetto alle parole offerte di lavoro e Monster. Figura 2 - Ricerche collegate alle offerte di lavoro / disoccupazione. 6

4 2 Letteratura Ricercando letteratura sull utilizzo di dati delle ricerche su Internet per la costruzione di modelli predittivi si scopre che i settori di applicazone dei dati estratti dal motore di ricerca sono molteplici: per fare un esempio sono stati utilizzati per prevedere l arrivo dell influenza in un paese in base alle ricerche di medicinali svolte si Internet, sembra infatti esserci una relazione di causalità tra la ricerca di farmaci ed il diffondersi dell attività influenzale. 3 Figura 3 - Previsione trend Influenzali su Google I dati di ricerca su Internet hanno un numero di proprietà interessanti per essere utilizzati come indicatori economici. Sono estremamente aggiornati e riguardano un ampio campione della popolazione (in base ai dati Istat ca. 30 milioni di Italiani ). In confronto ai più tradizionali metodi di indagine basati su questionari, inoltre, tali indicatori hanno il vantaggio di essere derivati dal comportamento spontaneo della popolazione e non a seguito di interviste effettuate una-tantum successivamente all evento, di modo che si possano superare i problemi legati alle risposte inaccurate o mancanti degli intervistati. L informazione è inoltre continua ed analizzabile da più punti di vista, non solo quelli predeterminati di un questionario. Esistono però una serie di limiti e caveat da tenere in considerazione quando di utilizzano questi dati. La diffusione di Internet non è ancora completa e la quota degli Italiani che 3 7

5 utilizzano il web è del 50%, ed è un fenomeno relativamente recente così che non sono disponibili serie storiche di lungo periodo (i dati resi accessibili da Google sulle ricerche effettuate sono forniti a partire dal 2004.) Inoltre l utilizzo di Internet è altamente correlato con l età e la condizione economica degli utilizza tori che potrebbero quindi non essere rappresentativi dell intera popolazione. Altri limiti riguardano il differente utilizzo dei motori di ricerca: differenti utilizzatori possono esprimere in modo diverso i criteri di ricerca ed utilizzare i risultati della ricerca per finalità opposte ( spesso per semplice curiosità). Tutti questi fenomeni portano quindi molto rumore nelle serie storiche delle ricerche. Vi sono infine attività che comportano un ridotto utilizzo di Internet. Vi sono infine dei limiti legati al modo in cui sono resi disponibili i dati su Google Trends: la serie delle ricerche viene infatti rappresentata tramite un indice, invece che tramite i volumi delle ricerche. Inoltre gli indici forniti sono estratti da un campione casuale e possono quindi non essere stabili nel caso di piccoli campioni, in corrispondenza di parole chiave ricercate poco frequentemente. Nella pubblicazione sul secondo bollettino trimestrale del 2011 diffusa da Bank Of England, è presente un articolo Using internet search data as economic indicarors nel quale si afferma che i dati delle ricerche online possono essere utilizzati come indicatori delle attività economiche e nello specifico se ne studiano gli effetti sul mercato del lavoro e sul settore immobiliare. Figura 4 - Relazione tra Tasso di disoccupazione e ricerche su Internet, Bank of England Il grafico illustra come alcune delle ricerche di lavoro siano effettivamente correlate con l andamento ufficiale del tasso di disoccupazione. In particolare la ricerca della parola jobs, più generica, che può essere utilizzata sia da chi cerca lavoro che da chi lo offre, è meno correlata con i dati ufficiali rispetto alla serie di JobSeeker s Allowance. I lavoratori 8

6 che si trovano in una situazione precaria o che sono disoccupati sono infatti maggiormente interessati alle coperture previste per i disoccupati. Nello studio della Bank of England sul mercato del lavoro viene confrontato il modello auto-regressivo base, in cui la serie delle variazioni del tasso di disoccupazione è regredita sui primi due ritardi, con i modelli estesi che oltre ai valori pregressi del tasso di disoccupazione utilizzano le vari azioni registrate nel volume di ricerche ditermini collegati alle offerte di lavoro. Si mostra infine come da un R2-aggiustato di 0,81 del modello base si arrivi fino ad un R2- aggiustato 0,87 con i modeli estesi, minimizzando al contempo il criterio di informazioni di Akaike. Figura 5 - Risultati previsione tasso di disoccupazione, Bank of England Ulteriori studi sulla previsione del tasso di disoccupazione mediante l utilizzo di indici legati ai volumi di ricerca sono stati svolti nel 2009 per la Germania 4, per Israele 5, per gli Stati Uniti 6 e per l Italia 7, che non vengono qui riportati per brevità, ed hanno tutti confermato la bontà delle indicatore Google Index come variabile esplicativa. 4 Askitas and Zimmermann 5 Suhoy 6 Choi and Varian 7 D'Amuri and Marcucci 9

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