论文基于大数据的宏观经济预测和分析是关于本文可作为宏观经济方面的大学硕士与本科毕业论文宏观经济论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
如今,利用大数据方法和技术进行宏观经济预测越来越受到宏观经济政策制定者和学术界更高的重视,国内外许多机构和研究人员进行了大量研究和应用,产生了一系列意义深远的成果.基于大数据进行的宏观经济预测和分析,将发生多方面的变革,并且呈现出显著的优势.不过,由于数据来源、技术研发等多方面的限制,以大数据为基础的宏观经济分析现在尚并不能完全取代传统的宏观经济分析.
宏观经济预测和分析何以借助大数据
长期以来,各国政府都非常注重对影响总需求、总供给、国民生产总值、物价水平、就业率、财政收入、货币和信贷总量等因素的信息进行搜集、整合、分类、加工和处理,进而在获得一定认知的基础之上,对宏观经济调控和调节的策略和手段做出决定和选择.这在很大程度和范围内解决了经济运行中的“市场失灵”,解决了许多市场机制难以甚至无从解决的问题.
可是,受制于科学技术发展水平和时代的局限性,政府宏观调控（或调节）抉择中所能够获得的信息,往往只是部分信息、滞后信息.在这样的背景下,不仅“市场失灵”问题不能完全解决,而且,政府宏观调控还往往会出现“政府失灵”的问题,从而饱受诟病.
大数据时代,科技水平和技术手段存在着搜集和提供完全信息的可能性.政府可以通过对极大量、多维度和完备性的大数据进行搜集、整合、分类、加工和处理,也就存在着获得实时信息、完全信息和准确信息的可能性.毫无疑问,这为政府采用大数据思维模式进行宏观调控创造着条件.
当前,随着互联网等新一代信息技术的发展,涉及生产经营销售活动和人们交往交互情况的、实时的、非结构化的海量数据不断涌现.整个社会周而复始地创造和运用大数据所催生的新经济,正在诱导或驱动着追求最大化的个人、厂商和政府直接或间接利用云端（云计算）和运用人工智能来处理和匹配大数据,以实现消费和投资的理性选择（何大安,2018）.而在这实时、交互、离散化、非结构化的海量数据中,蕴含着经济社会运行的各种先行指标信号.
正因为如此,大数据不仅是国家新型战略资源,也是评判经济走势的支撑.党、国务院高瞻远瞩,深刻把握新兴高技术变革带来的这一重大机遇,对大数据的整合、分析、利用做出了系统部署.
“十三五”规划纲要中指出“完善政策制定和决策机制：注重运用互联网、统计云、大数据技术,提高经济运行信息及时性、全面性和准确性”.国务院相关部门正在积极采取多种方式开发社会上数量巨大、来源广泛、形式多样的大数据,并与政府信息整合,构建大数据经济分析模型,对国民经济各领域的运行状况及时监测,提高了宏观调控的精准性和有效性.
现在,大数据对宏观经济分析的革命性影响,越来越受到宏观经济政策制定者和学术界更高的重视.目前,国内外运用大数据的概念、方法和技术进行宏观经济分析的研究主要集中在宏观经济预测（尤其是现时预测）、宏观经济政策制定、宏观经济分析技术和宏观经济数据挖掘等领域.
从已有研究来看,在宏观经济预测中运用大数据的方面,从新型宏观经济指数构建,到在传统宏观经济模型中运用大数据成果,再到建立新型大数据宏观经济预测模型,一些意义深远的研究工作逐步兴起.
通过梳理相关的一系列研究可以看出,基于大数据进行的宏观经济预测和分析,将主要在四大方面发生变革,并且呈现出显著的优势（见表格所示）.除此以外,还有学者指出,以大数据做宏观经济预测分析,还将派生出相对低成本、颗粒度高等其独特的优势.
由于网络大数据均在事件或交易发生时自动被记录下来,无须人为调查和搜集,通过技术方法提取出来加以整理得到,能够极大程度上降低获取数据的成本.同时,传统的数据搜集过程为了降低成本,会尽量搜集总体数据,而非细化地搜集数据信息.而在网络大数据时代,提取总体数据信息和单独搜集某一类别的数据的区别并不大,可以在不显著增加成本的前提下,提供更加详细和更加有意义的数据信息.
国内基于大数据宏观预测的新进展
目前,利用大数据方法和技术进行宏观经济监测预测已经在国际上引起相当程度的重视,不同机构的学者和研究人员已经进行了大量研究和应用,而且产生了丰硕的成果.但从国内来看,这一领域的研究和应用都处在起步阶段,与国外相比,还有很大发展潜力和空间.
国内生产总值（Gross Domestic Product,GDP）作为衡量一个国家或地区宏观经济整体状况的核心指标,其长短期走势和增速拐点判断通常是宏观经济预测的重心.目前,利用大数据预测GDP走势的研究主要是综合使用网络搜索数据、网络爬虫数据等大数据以及传统政府统计数据,结合经典时间序列模型、计量经济模型以及新型的高维数据模型、机器学习等方法进行预测,并把“预测（Forecasting）”的内涵拓展到“现测（Nowcasting）”.
清华大学经济学研究所的一项研究表明,在充分利用了GDP自身信息和其它结构化的统计指标的基础上,再增加互联网搜索行为几乎总能有效地改进预测.
对于GDP预测而言,如果在政府统计变量的基础上,增加互联网搜索行为变量则可以帮助改进预测.
清华大学社会科学学院刘涛雄教授指出,其背后的机理是：一方面,新兴非结构化大数据信息往往包含了大量的噪音,从信息质量而言,相对于传统的统计数据具有明显劣势,但并不构成对传统统计数据的替代.另一方面,新興非结构化大数据往往包括了传统统计调查数据所没有的其它信息,如最新的实时信息,因而是对统计数据的有益补充.
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参考文献：
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