Google Queries as an Indicator of Mortgage Demand: Evidence from Wavelet Analysis
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F17%3A43911335" target="_blank" >RIV/62156489:43110/17:43911335 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ece.pefka.mendelu.cz/sites/default/files/imce/ECE2017_fin.pdf" target="_blank" >https://ece.pefka.mendelu.cz/sites/default/files/imce/ECE2017_fin.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Google Queries as an Indicator of Mortgage Demand: Evidence from Wavelet Analysis
Popis výsledku v původním jazyce
We apply Google query data as an alternative indicator of mortgage demand for households and individuals. The novelty of this paper is the employment of wavelet coherence with phase shift to identify the causality direction between the analyzed time series. Moreover, we apply Monte Carlo method to estimate the significance of results. The sample covers the mortgage market in 14 European countries in the period of from 2007 to 2015. Our results indicate that Google query data help to explain the mortgage demand only in the 7 EU countries. The wavelet coherence identifies co-movements at different frequencies therefore we differentiate forecasting potential in short-term and long-run.
Název v anglickém jazyce
Google Queries as an Indicator of Mortgage Demand: Evidence from Wavelet Analysis
Popis výsledku anglicky
We apply Google query data as an alternative indicator of mortgage demand for households and individuals. The novelty of this paper is the employment of wavelet coherence with phase shift to identify the causality direction between the analyzed time series. Moreover, we apply Monte Carlo method to estimate the significance of results. The sample covers the mortgage market in 14 European countries in the period of from 2007 to 2015. Our results indicate that Google query data help to explain the mortgage demand only in the 7 EU countries. The wavelet coherence identifies co-movements at different frequencies therefore we differentiate forecasting potential in short-term and long-run.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50103 - Cognitive sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA16-26353S" target="_blank" >GA16-26353S: Sentiment a jeho vliv na akciové trhy</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Enterprise and Competitive Environment: Conference Proceedings
ISBN
978-80-7509-499-5
ISSN
—
e-ISSN
neuvedeno
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
167-175
Název nakladatele
Mendelova univerzita v Brně
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
9. 3. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000427306200018