08.09.2020.

Kad tradicionālā statistika nepalīdz – ko var pateikt alternatīvie dati?

Foto: Shutterstock

“Mājas, ziepes, 2 metri!” jau ir kļuvis par tik ierastu saukli, ka jau reti kurš to pat pamana. Esam iemācījušies sadzīvot ar jauno Covid-19 vīrusu savā ikdienā un, pieņemot ierobežojumus, esam sākuši dzīvot ar “jauno normu”. Lielākā daļa no mums ir atgriezušies savās darba vietās, studenti sākuši studijas, bet skolēni atsākuši skolas gaitas.

Pēc tam, kad š.g. 2. ceturksnī eiro zona piedzīvoja vienu no lielākajiem ekonomikas triecieniem, kāds vien ir reģistrēts statistikā, turpmāk sagaidāma atveseļošanās, atsākoties ekonomiskai aktivitātei. Vienlaikus – arvien vairāk pieaug bažas par Covid-19 otro vilni, tādējādi vērojama liela nenoteiktība par nākotni. Šādā mainīgā pasaulē politikas veidotājiem ir nepieciešams nepārtraukti izvērtēt notiekošo ekonomikā, lai spētu pieņemt savlaicīgus un pēc iespējas efektīvākus lēmumus.

Tradicionālie makroekonomiskie rādītāji, kas ļauj novērtēt ekonomikas stāvokli, uz to publicēšanas brīdi kļūst teju neaktuāli. Eiropas Savienības (ES) ietvaros statistikas biroji datus publicē ar 1-2 mēnešu nobīdi, kas ir saprotams, jo ievākto informāciju ir nepieciešams apstrādāt un apkopot valsts un ES līmenī. Ņemot vērā šo izaicinājumu, Latvijas Banka un citas starptautiskās institūcijas izmanto arī alternatīvos datus [1] (augstas regularitātes jeb high-frequency datus), kas, salīdzinot ar tradicionāliem makroekonomiskajiem rādītājiem, ir pieejami ikdienā un sniedz aktuālāku informāciju, piemēram, elektrības patēriņš un cilvēku plūsma lielveikalos. Arī ar šāda tipa datiem var izvērtēt svarīgas norises ekonomikā.

Šādu datu izmantošana Covid-19 krīzes laikā izrādījās ārkārtīgi svarīga, jo atbildīgās institūcijas varēja savlaicīgi novērtēt ekonomikas stāvokli un iegūt objektīvu un ticamu informāciju, lai īstenotu nepieciešamos fiskālos un monetāros pasākumus. Alternatīvie dati palīdz uzlabot prognozēšanu, ko izmanto gan publiskais, gan privātais sektors. Piemēram, investīciju fondi šogad savas izmaksas alternatīvo datu iegūšanai palielinājuši līdz 1.7 miljardiem ASV dolāru, salīdzinot ar 400 miljoniem 2017. gadā. Informācija, kas pieejama ar ikdienas regularitāti, ļauj ātrāk pieņemt labākus lēmumus, kas finanšu sektorā ir izšķiroši svarīgi [2] .

Šajā rakstā tiks apkopoti populārākie publiski pieejamie alternatīvie dati, ar kuru palīdzību var analizēt ekonomikas dalībnieku uzvedību un saprast, cik tālu esam ceļā, lai atgrieztos pie “normālā stāvokļa” un, vai saslimstības gadījumu skaita palielināšanās, ietekmē iedzīvotāju uzvedību. Rakstā iekļauti tādi dati, kas pieejami bez maksas un sniedz informāciju par valstī ieviesto ierobežojumu intensitāti, proti:

  • elektrības patēriņš,
  • pieejamo vakanču skaits,
  • kā arī iedzīvotāju un automašīnu mobilitāte pilsētas ielās un sabiedriskajās vietās.

Pielietojot iztēli un balstoties uz ekonomikas teorijas pamatiem, gandrīz jebkurus datus par ekonomikas dalībnieku ikdienas uzvedību var interpretēt tādā veidā, lai tas palīdzētu analizēt ražošanu, mazumtirdzniecību, ārējo tirdzniecību un citas ekonomikas attīstībai svarīgus aspektus.

Oksfordas universitātes Covid-19 Valdības rīcības indekss

Oksfordas universitātes Blavatnika valdības skola ir izstrādājusi Valdības rīcības indeksu [3], kas vienā skaitliskā rādītājā apkopo visus valdības pasākumus, kas tiek īstenoti cīņā pret Covid-19. Atbilstoši šim indeksam ierobežojumi, kas tiek ieviesti, lai apturētu turpmāku vīrusa izplatīšanos, ar maija vidu visās eiro zonas valstīs tika mēreni atviegloti (1. attēls). Vienlaikus, ņemot vērā pēdējo nedēļu laikā pieaugošo jauno vīrusa saslimšanas gadījumu skaitu (īpaši Spānijā un Francijā), turpmāka ierobežojumu atcelšana tiek atlikta vai pat otrādi – tie tiek ieviesti no jauna, kas liek domāt, ka arī ekonomikas atveseļošanās tempam būtu jāpalēninās.

Lai gan iekšzemes kopprodukta (IKP) kritums nav atkarīgs tikai no ierobežojumu stingruma, loģiski būtu sagaidīt, ka valstīs ar vājākiem ierobežojumiem ekonomiskā lejupslīde būs mērenāka nekā valstīs, kuras gandrīz pilnībā apstādināja ekonomisko darbību. Apskatot attiecību dinamiku starp ieviesto ierobežojumu stingrību un IKP izmaiņām š.g. 2. ceturksnī, var novērot daļēju sakarību, ka tādas valstis kā Latvija, Austrija, Vācija un Somija ar relatīvi vieglākiem ierobežojumiem piedzīvoja mazāku ekonomikas izaugsmes kritumu nekā Francija, Spānija, Itālija un Kipra, kurās bija visstingrākie ierobežojumi un augstākais Valdības rīcības indekss (2. attēls).

Interesanti atzīmēt, ka Zviedrijā, kurā gandrīz vispār netika ieviesti ierobežojumi, salīdzinājumā ar kaimiņvalsti Somiju ir ļoti liels IKP kritums, kas pierāda, ka globālās pandēmijas laikā ir neiespējami palikt imūnam pret ekonomisko satricinājumu, kā arī norāda uz alternatīvo datu trūkumu izskaidrot šādas novirzes (piemēram, Valdības rīcības indekss nespēj atsevišķi novērtēt iedzīvotāju pašu iniciatīvu izvairīties no publiskām vietām un palikt mājās arī tad, ja valdība to izsaka tikai kā rekomendāciju).

Latvijai Valdības rīcības indeksu sāka publicēt vēlāk nekā citām eiro zonas valstīm, bet atbilstoši pieejamai informācijai var novērot, ka arī mūsmājās ierobežojumi pastiprinājās, salīdzinot ar jūnija sākumu, kad pirmo reizi publicēja datus par Latviju (1. attēls).

Ņemot vērā dažādu vīrusa saslimstības attīstību, kā arī lielo nenoteiktību, ir paredzams, ka atveseļošanās temps katrā eiro zonas valstī būs atšķirīgs. Viens gan ir skaidrs jau šobrīd – ar atsevišķu ierobežojumu klātesamību ikdienā būs jāiemācās sadzīvot ilgtermiņā.

1. attēls. Oksfordas universitātes Covid-19 Valdības rīcības indekss (7 dienu vidējā vērtība)

Oksfordas universitātes Covid-19 Valdības rīcības indekss
Avots: Oksfordas universitāte Blavatnika valdības skola

2. attēls. IKP izaugsme attiecībā pret Valdības rīcības indeksu

IKP izaugsme attiecībā pret Valdības rīcības indeksu
Avots: Oksfordas universitāte Blavatnika valdības skola, Eurostat, Reuters un Eiropas Centrālā banka

Elektrības patēriņš

Rādītājs, kas palīdz novērtēt ne tikai rūpnīcu, bet arī izklaides un atpūtas vietu darbības intensitāti, ir elektrības pieprasījuma dinamika [4][5]. Jaunākie dati parāda, ka sliktāko esam pārdzīvojuši martā un aprīlī, kad, piemēram, Itālija no četrām lielākajām eiro zonas valstīm pieredzēja lielāko elektrības pieprasījuma kritumu. Šis novērojums apstiprina Eurostat publicētos datus: divu mēnešu laikā (no februāra līdz aprīlim) Itālijas apstrādes rūpniecības produkcijas kritums bija 44%. Attiecībā uz atveseļošanās tempu – var novērot, ka augustā gandrīz visās eiro zonas valstīs, arī Latvijā, tautsaimniecības dalībnieku ekonomiskā aktivitāte pārsniedz vai ir atgriezusies tuvu 2019. gada līmenim.

3. attēls. Elektrības patēriņš (%, gada pārmaiņas)

Elektrības patēriņš (%, gada pārmaiņas)
Avots: ENTSO-E, Latvijas Bankas aprēķini

 Google mobilitātes indekss

Atbilstoši Eurostat publicētai informācijai – mazumtirdzniecības apgrozījums eiro zonā š.g. jūnijā pārsniedza 2019. gadā jūnijā sasniegto līmeni par 1.3%. Vienlaikus rodas jautājums, vai tik straujš uzrāviens turpināsies, tāpēc pirms pieejami oficiālie dati ir svarīgi vismaz aptuveni izvērtēt patērētāju uzvedības maiņu, ko šobrīd ir iespējams veikt ar Google mobilitātes indeksa [6] palīdzību, kura attīstības dinamika atspoguļo mazumtirdzniecības apgrozījuma attīstības tendenci (4. attēls).

4. attēls. Google mobilitātes indekss eiro zonai kopumā un mazumtirdzniecības apgrozījums (%, g/g)

Google mobilitātes indekss eiro zonai kopumā un mazumtirdzniecības apgrozījums (%, g/g)
Avots: Google, Eurostat, Latvijas Bankas aprēķini

5. attēls parāda kopējo Google mobilitātes indeksu eiro zonas valstīm dažādās kategorijās. Indekss par mobilitāti pārtikas veikalos un aptiekās ir atgriezies pamata līmenī (Google aprēķina pamatlīmeni, izmantojot datus no š.g. 3. janvāra līdz 6. februārim), savukārt mobilitāte tirdzniecības un atpūtas vietās, darba vietās un transporta pieturās vēl nav sasniegusi līmeni, kāds tas bija gada sākumā. Nedēļā no 14. līdz 21. augustam cilvēku aktivitāte šajās vietās samazinājās, ko var pamatot ar vīrusa saslimšanas gadījumu skaita palielināšanos un to, ka cilvēki atturas uzturēties publiskās vietās.

Salīdzinot ar pamatlīmeni, aktivitāte brīvdabas vietās (parkos, pilīs, mežos, kempingos un skatu laukumos) ir palielinājusies pēdējās nedēļās par aptuveni 150%, ko varētu skaidrot ar laikapstākļu izmaiņām, jo pamatlīmenis, pret kuru salīdzina šodienas izmaiņas, tika aprēķināts gada sākumā, kad Eiropā bija ziema.

Tāpat interesanti atzīmēt, ka mobilitātei darba vietās ir viens no zemākajiem rādītājiem (-30% no pamatlīmeņa), kas varētu signalizēt to, ka Covid-19 krīze ir paplašinājusi attālinātā darba iespējas un cilvēki tagad daudz labprātāk turpina strādāt no mājām pēc pašu izvēles.

Jāņem vērā, ka dati par mobilitāti atspoguļo cilvēku plūsmu konkrētās vietās, nevis reālo patēriņu kafejnīcās vai veikalos, tāpēc indekss ir labs rīks, lai veidotu priekšnojautu par makroekonomisko rādītāju attīstību, bet ne aizstātu tos.

5. attēls. Google mobilitātes indekss
(Nedēļas vidējais rādītājs eiro zonas valstīm, % no pamatlīmeņa, kas aprēķināts no 2020. gada 3. janvāra līdz 6. februārim)

5. attēls. Google mobilitātes indekss
Avots: Google, Latvijas Bankas aprēķini

Sabiedriskais transports

Ikdienā, dodoties uz darbu tramvajā un trolejbusā, reti kurš varētu iedomāties, ka cilvēku plūsma transportā būtu nozīmīgs indikators ekonomikas veselības izvērtēšanai. Dati par cilvēku plūsmu sabiedriskajā transportā [7] pasaules lielākajās pilsētās liecina, ka cilvēku mobilitāte uz darbu vai citām vietām ārpus mājas nav sasniegusi līmeni, kāds tas ir bijis gada sākumā, norādot gan uz zemāku ekonomisko aktivitāti, gan arī izvairīšanos izmantot sabiedrisko transportu, ņemot vērā bažas par otro vīrusa uzliesmojumu.

No četrām lielākajām eiro zonas valstīm lielākā plūsma sabiedriskajā transportā ir novērojama Francijā – apmēram 60% no līmeņa gada sākumā. Vienlaikus – dati norāda, ka atkopšanās ASV pagaidām atpaliek no eiro zonas lielākajām ekonomikām. (6. attēls).

6. attēls. City Mapper sabiedriskā transporta cilvēku plūsmas indekss

City Mapper sabiedriskā transporta cilvēku plūsmas indekss
Avots: City Mapper

TomTom – satiksmes indekss

Automašīnu daudzums ielās arī ir labs rādītājs tam, cik aktīvi cilvēki piedalās ekonomikā, jo tas parāda kopējo cilvēku plūsmu uz darbu, veikaliem, izklaides vietām vai jebkur citur. Protams, ņemot vērā zemāku sabiedriskā transporta izmantošanas līmeni, būtu sagaidāms, ka cilvēki priekšroku dotu privātas automašīnas izmantošanai. TomTom [8] ir izstrādājis satiksmes indeksu, kas izmēra transporta kustību 416 pasaules pilsētās, to salīdzinot ar tipisku vai konkrētu dienu/nedēļu iepriekšējā gadā.

7. attēls. TomTom satiksmes indekss (Latvija)
(Nedēļas vidējais rādītājs, % no tipiskas nedēļas 2019. gadā)

TomTom satiksmes indekss (Latvija)
Avots: TomTom

Piemēram, Latvijā var novērot, ka, salīdzinot ar tipisku satiksmes kustību 2019. gadā, no marta vidus līdz aprīļa beigām satiksme Rīgas ielās ir bijusi vairāk nekā uz pusi mazāka nekā vidēji 2019. gadā. Tāpat – var novērot, ka Līgo un Jāņu svētku nedēļā no 22. līdz 28. jūnijam satiksme pilsētā bija par 59% zemākā nekā parasti. Šādu kritumu varētu izskaidrot brīvo dienu skaits, kad cilvēki deva priekšroku svētku svinēšanai ārpus Rīgas (7. attēls).

Restorānu apmeklējuma statistika

Ieskatu par to, kā Covid-19 ir skāris pakalpojumu sektoru, piedāvā dati par restorānu rezervācijām [9]. Kopumā visā pasaulē pēc milzīgā krituma martā un aprīlī, kad ieviestie ierobežojumi atturēja no restorāna apmeklēšanas teju visus iedzīvotājus, jūlija mēnesī ēšana ārpus mājas ir palielinājusies līdz aptuveni 40% zem 2019. gada normas.

Eiropā tendence atgriezties pie ēdināšanas restorānos atjaunojās ātrāk: Vācijā un Lielbritānijā veikto rezervāciju skaits dažās augusta dienās pārsniedza iepriekšējā gada līmeni (8. attēls). Datus jāinterpretē ar piesardzību, jo visbiežāk cilvēki garākos vasaras atvaļinājumos dodas tieši augustā. Ņemot vērā, ka Covid-19 ierobežoja daudzu ceļojumu plānus, cilvēki, iespējams, izvēlējās palikt mājās, un salīdzinājumā ar 2019. gada augustu restorāni tika apmeklēti biežāk. Vienlaikus restorāna rezervācijas dati nesniedz informāciju par veiktajiem pasūtījumiem “ar piegādi uz mājām”, tāpēc reālais pieprasījums pēc restorāna maltītēm varētu būt vēl augstāks.

8. attēls. OpenTable restorānu rezervācijas indekss (%, gada pārmaiņas)

OpenTable restorānu rezervācijas indekss (%, gada pārmaiņas)
Avots: Open Table

Nodarbinātība

Bezdarbs jebkurā krīzes scenārijā ir viens no faktoriem, kas var caur sekundāriem efektiem iedarbināt turpmāku ekonomikas sarukšanu. Augot bezdarbam, samazinās ienākumi un līdz ar to arī privātais patēriņš, kas savukārt samazina pieprasījumu, un uzņēmumi ir spiesti likvidēties vai samazināt nodarbinātību.

Dīkstāves pabalstu sistēmas, kuras īsteno vairākās ES valstīs, neļauj novērtēt to, cik patiesībā daudz cilvēku nākotnē varētu zaudēt darba vietu. Viens no alternatīvo datu indikatoriem, kas varētu palīdzēt saprast darba devēju noskaņojumu, ir publicēto vakanču statistika [10]. Informācija gan pieejama par limitētu valstu skaitu, tomēr atbilstoši datiem – vislielākais kritums ir novērojams Lielbritānijā, bet ASV straujākais uzlabojums (9. attēls). Kopumā var novērot, ka pieejamo darba vietu skaits ekonomikā ir ļoti samazinājies, kas varētu būt ilgtermiņa risks, lai ekonomika atveseļotos.

9. attēls. Publicēto vakanču izmaiņas 2020. gadā

Publicēto vakanču izmaiņas 2020. gadā
Avots: Indeed ​​​​​

Kur pašlaik esam un kurp dodamies?

Atbildot uz jautājumu par to, kur šobrīd atrodamies, atbilstoši alternatīvajiem datiem par mobilitāti un enerģijas patēriņu, varam novērot, ka ekonomikas aktivitātes atjaunošanās pēc milzīgā iekritiena aprīlī aizsākās maija vidū ar ļoti strauju uzrāvienu [11] . No četrām lielākajām eiro zonas valstīm Vācija ir priekšgalā ar daudz ātrāku atgriešanos pie pirmsCovid-19 līmeņa, jo ierobežojošie pasākumi nebija tik stingri kā Francijā, Itālijā un Spānijā. Vasaras gaitā dažu rādītāju “straujais uzrāviens”  ir stabilizējies, kas liecina, ka arī atveseļošanās temps ir palicis lēnāks.

Vienlaikus dati norāda, ka mūsu ikdienas dzīve ir mainījusies un ar dažiem Covid-19 noteikumiem būs jāiemācās sadzīvot ilgtermiņā – līdz lielākai daļai iedzīvotāju būs pieejama vakcīna vai arī tiks rastas efektīvas zāles slimības ārstešanai. Alternatīvie dati šobrīd ir labs informācijas avots, lai paplašinātu izpratni par iedzīvotāju un uzņēmumu reakciju uz notiekošo pasaulē.

Analizējot šos datus, bieži salīdzinājumam tiek izmantots 2019. vai 2020. gada sākuma līmenis, ko Covid-19 krīzes laikā dēvēja par “normālo stāvokli”. Ņemot vērā, ka ieviestie ierobežojošie pasākumi maina ierasto ekonomikas darbību, ir skaidrs, ka mainīsies arī tās dalībnieku uzvedība (gan uzņēmumiem, gan patērētājiem) ilgtermiņā un, lai arī kāds būs atveseļošanās temps, mūs sagaida “jaunā norma”. Piemēram, būs uzņēmumi, kas pielāgosies jaunajiem apstākļiem un kļūs par ieguvējiem, bet būs arī tādi, kas nevarēs atgūt pieprasījumu peļņu nesošā līmenī. Tādējādi nevar viennozīmīgi apgalvot, ka ierobežojumu klātesamība neļaus sasniegt iepriekšējo ikdienas dzīvi, bet Covid-19 satricinājums būs noteikti iedarbinājis gan negaidītas, gan ilgi briestošas izmaiņas.

Attiecībā uz alternatīvajiem datiem – varam noprast, ka tie arī turpmāk būs aktuāls informācijas avots ne tikai ekonomistiem, bet arī citās nozarēs strādājošiem pētniekiem un datu analītiķiem. Tajā pašā laikā jāņem vērā, ka alternatīvie rādītāji, lai gan ir labs papildinājums esošajiem makroekonomikas analīzes indikatoriem, nav tik visaptveroši, lai pilnībā aizstātu tradicionālos makroekonomikas rīkus. Covid-19 krīzes laikā, kas katru dienu pieprasīja izprast ekonomikas reakciju uz vīrusa uzbrukumu, tie paplašināja ierasto redzesloku un, visticamāk, ekonomikas analīzē ir uz palikšanu.

Attīstoties digitalizācijai, vairākas cilvēku darbības tiek automātiski reģistrētas un sistematizētas datu bāzēs (atbilstoši datu aizsardzības likumdošanas aktiem), tādējādi paplašinās ievāktās informācijas apjoms un to potenciālais pielietojums. Nākotnē šādu datu izmantošana var uzlabot veidu, kā analizējam un mērām ekonomikas attīstību un sabiedrības labklājību, piemēram, papildinot ierasto IKP rādītāju ar kvalitatīviem kritērijiem par iedzīvotāju dzīves apstākļiem valstī.

Rezumējot – viens ir nepārprotami skaidrs, proti, alternatīvie dati ir uz palikšanu, un tie, kuri iemācīsies tos efektīvāk analizēt un izmantot, būs ieguvēji, tostarp gūs iespēju pieņemt labākus, ātrākus un gudrākus lēmumus.

Atsauces

[1] Alternatīvie dati ir eksperimentāls veids, kā runāt par ekonomikas stāvokli, un vēl nav zināms, kā izmaiņas alternatīvajos skaitļos atspoguļosies oficiālajā statistikā. Vienlaikus alternatīvo datu izmantošana ekonomikas analīzē tika pielietota arī pirms Covid-19 krīzes, un par to spēju noteikt nākotnes rādītājus veikti vairāki pētnieciski darbi, kas apstiprina to, ka alternatīvo datu lietošana ļauj laikus iegūt informāciju par oficiālās statistikas dinamiku. Papildus alternatīviem datiem pastāv dažādas aptaujas, kas veic ekonomikas dalībnieku vērtējumu par dažādiem tautsaimniecības attīstības aspektiem (rādītāji, kas parāda ekonomikas dalībnieku gaidas, piemēram, uzņēmēju sentimenta indeksi). Šī raksta ietvaros šādas aptaujas netiek apskatītas, jo nav klasificējamas kā alternatīvie dati.

[2] AlternativeData. What is alternative data? Pieejams: https://alternativedata.org/alternative-data/

[3] Oksfordas universitātes Covid-19 Valdības rīcības indekss, kas apkopo informāciju par dažādām valstu politikām Covid-19 krīzes laikā 17 dažādiem kritērijiem, piemēram, skolu aizvēršana, ceļojumu ierobežojumi u.c. Pieejams: https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/coronavirus-government-response-tracker

[4] Dati par elektrības pieprasījumi pieejami no ETNSO-E, kas ir Eiropas elektroenerģijas pārvades sistēmu operatoru tīkls, kas pārstāv 42 elektroenerģijas pārvades sistēmu operatorus no 35 valstīm visā Eiropā. Attēlā izmantotie dati balstās uz Latvijas Bankas aprēķinu, kur 2020. gada konkrētās dienas patēriņš tiek salīdzināts ar konkrētās dienas patēriņu 2019. gadā. Dati pirms salīdzināšanas ir izlīdzināti atbilstoši temperatūrai un ņem vērā, vai attiecīgā diena ir brīvdiena vai svētku diena. Pieejams: https://www.entsoe.eu/

[5] Bruegel ir publicējis izlīdzinātus datus par elektrības patēriņu atbilstoši savai metodoloģijai. Pieejams: https://www.bruegel.org/publications/datasets/bruegel-electricity-tracker-of-covid-19-lockdown-effects/

[6] Google mobilitātes indekss, kas parāda, kā mainās dažādu kategoriju vietu (pārtikas veikali, aptiekas, darbavietas, lielveikali un izklaides vietas, parki un transporta pieturas) apmeklētāju skaits (vai tajās pavadītais laiks) salīdzinājumā ar pamata līmeņa dienu rādītājiem. Pamata līmeņa dienas vērtība ir piecu nedēļu (no 2020. gada 3. janvāra līdz 6. februārim) mediānas vērtība. Pieejams: https://www.google.com/covid19/mobility/

[7] City Mapper sabiedriskā transporta kustības indekss. Dati tiek atspoguļoti kā procentu izmaiņas pret tipisku nedēļu, kas novērota no š.g. 6. janvāra līdz 2. februārim. Pieejams: https://citymapper.com/?lang=en

[8] Satiksmes indekss, ko TomTom apkopo 54 valstīs, 416 pilsētās. Pieejams: https://www.tomtom.com/en_gb/traffic-index/ranking/

[9] Rādītāji par restorānu rezervāciju izmaiņām. Pieejams: https://www.opentable.com/state-of-industry

[10] Indeed apkopotais indekss parāda gada pārmaiņas 7 dienu vidējam publicēto vakanču skaitam konkrētai dienai 2020. gadā salīdzinājumā ar to pašu dienu 2019. gadā. Pieejams:https://github.com/hiring-lab/data

[11] Papildu – var analizēt restorānu apmeklējumu statistiku, salīdzinot veikto rezervāciju skaitu pirms un pēc Covid-19 krīzes. OpenTable apkopo šādus datus un piedāvā indeksu, kas atspoguļo gada izmaiņas restorānu rezervācijās, ko veic internetā, telefoniski vai ieejot restorānā, salīdzinot pret tādu pašu nedēļas dienu attiecīgajā 2019. gada nedēļā. Pieejams: https://www.opentable.com/state-of-industry

APA: Švilpe, I. (2020, 22. sep.). Kad tradicionālā statistika nepalīdz – ko var pateikt alternatīvie dati?. Ņemts no https://www.makroekonomika.lv/node/4901
MLA: Švilpe, Irēna. "Kad tradicionālā statistika nepalīdz – ko var pateikt alternatīvie dati?" www.makroekonomika.lv. Tīmeklis. 22.09.2020. <https://www.makroekonomika.lv/node/4901>.

Līdzīgi raksti

Vai izmanto sociālā profila pasi:

Restricted HTML

Image CAPTCHA
Up