基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測和分析_第1頁
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文檔簡介

1、 基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測和分析 姜疆如今,利用大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測越來越受到宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定者和學(xué)術(shù)界更高的重視,國內(nèi)外許多機(jī)構(gòu)和研究人員進(jìn)行了大量研究和應(yīng)用,產(chǎn)生了一系列意義深遠(yuǎn)的成果。基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行的宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測和分析,將發(fā)生多方面的變革,并且呈現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。不過,由于數(shù)據(jù)來源、技術(shù)研發(fā)等多方面的限制,以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的宏觀經(jīng)濟(jì)分析現(xiàn)在尚并不能完全取代傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)分析。宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測和分析何以借助大數(shù)據(jù)長期以來,各國政府都非常注重對影響總需求、總供給、國民生產(chǎn)總值、物價(jià)水平、就業(yè)率、財(cái)政收入、貨幣和信貸總量等因素的信息進(jìn)行搜集、整合、分類、加工和處理,進(jìn)而在獲得一定認(rèn)知的基礎(chǔ)

2、之上,對宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控和調(diào)節(jié)的策略和手段做出決定和選擇。這在很大程度和范圍內(nèi)解決了經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的“市場失靈”,解決了許多市場機(jī)制難以甚至無從解決的問題??墒?,受制于科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平和時(shí)代的局限性,政府宏觀調(diào)控(或調(diào)節(jié))抉擇中所能夠獲得的信息,往往只是部分信息、滯后信息。在這樣的背景下,不僅“市場失靈”問題不能完全解決,而且,政府宏觀調(diào)控還往往會出現(xiàn)“政府失靈”的問題,從而飽受詬病。大數(shù)據(jù)時(shí)代,科技水平和技術(shù)手段存在著搜集和提供完全信息的可能性。政府可以通過對極大量、多維度和完備性的大數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、整合、分類、加工和處理,也就存在著獲得實(shí)時(shí)信息、完全信息和準(zhǔn)確信息的可能性。毫無疑問,這為政府采用大數(shù)

3、據(jù)思維模式進(jìn)行宏觀調(diào)控創(chuàng)造著條件。當(dāng)前,隨著互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展,涉及生產(chǎn)經(jīng)營銷售活動和人們交往交互情況的、實(shí)時(shí)的、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)。整個(gè)社會周而復(fù)始地創(chuàng)造和運(yùn)用大數(shù)據(jù)所催生的新經(jīng)濟(jì),正在誘導(dǎo)或驅(qū)動著追求最大化的個(gè)人、廠商和政府直接或間接利用云端(云計(jì)算)和運(yùn)用人工智能來處理和匹配大數(shù)據(jù),以實(shí)現(xiàn)消費(fèi)和投資的理性選擇(何大安,2018)。而在這實(shí)時(shí)、交互、離散化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)中,蘊(yùn)含著經(jīng)濟(jì)社會運(yùn)行的各種先行指標(biāo)信號。正因?yàn)槿绱耍髷?shù)據(jù)不僅是國家新型戰(zhàn)略資源,也是評判經(jīng)濟(jì)走勢的支撐。黨中央、國務(wù)院高瞻遠(yuǎn)矚,深刻把握新興高技術(shù)變革帶來的這一重大機(jī)遇,對大數(shù)據(jù)的整合、分析、利用

4、做出了系統(tǒng)部署?!笆濉币?guī)劃綱要中指出“完善政策制定和決策機(jī)制:注重運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、統(tǒng)計(jì)云、大數(shù)據(jù)技術(shù),提高經(jīng)濟(jì)運(yùn)行信息及時(shí)性、全面性和準(zhǔn)確性”。國務(wù)院相關(guān)部門正在積極采取多種方式開發(fā)社會上數(shù)量巨大、來源廣泛、形式多樣的大數(shù)據(jù),并與政府信息整合,構(gòu)建大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)分析模型,對國民經(jīng)濟(jì)各領(lǐng)域的運(yùn)行狀況及時(shí)監(jiān)測,提高了宏觀調(diào)控的精準(zhǔn)性和有效性?,F(xiàn)在,大數(shù)據(jù)對宏觀經(jīng)濟(jì)分析的革命性影響,越來越受到宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定者和學(xué)術(shù)界更高的重視。目前,國內(nèi)外運(yùn)用大數(shù)據(jù)的概念、方法和技術(shù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)分析的研究主要集中在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(尤其是現(xiàn)時(shí)預(yù)測)、宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定、宏觀經(jīng)濟(jì)分析技術(shù)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。從已有研究來

5、看,在宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測中運(yùn)用大數(shù)據(jù)的方面,從新型宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)構(gòu)建,到在傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)模型中運(yùn)用大數(shù)據(jù)成果,再到建立新型大數(shù)據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測模型,一些意義深遠(yuǎn)的研究工作逐步興起。通過梳理相關(guān)的一系列研究可以看出,基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行的宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測和分析,將主要在四大方面發(fā)生變革,并且呈現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢(見表格所示)。除此以外,還有學(xué)者指出,以大數(shù)據(jù)做宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測分析,還將派生出相對低成本、顆粒度高等其獨(dú)特的優(yōu)勢。由于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)均在事件或交易發(fā)生時(shí)自動被記錄下來,無須人為調(diào)查和搜集,通過技術(shù)方法提取出來加以整理得到,能夠極大程度上降低獲取數(shù)據(jù)的成本。同時(shí),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集過程為了降低成本,會盡量搜集總體數(shù)據(jù),而非細(xì)

6、化地搜集數(shù)據(jù)信息。而在網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)時(shí)代,提取總體數(shù)據(jù)信息和單獨(dú)搜集某一類別的數(shù)據(jù)的區(qū)別并不大,可以在不顯著增加成本的前提下,提供更加詳細(xì)和更加有意義的數(shù)據(jù)信息。國內(nèi)基于大數(shù)據(jù)宏觀預(yù)測的新進(jìn)展目前,利用大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)測已經(jīng)在國際上引起相當(dāng)程度的重視,不同機(jī)構(gòu)的學(xué)者和研究人員已經(jīng)進(jìn)行了大量研究和應(yīng)用,而且產(chǎn)生了豐碩的成果。但從國內(nèi)來看,這一領(lǐng)域的研究和應(yīng)用都處在起步階段,與國外相比,還有很大發(fā)展?jié)摿涂臻g。國內(nèi)生產(chǎn)總值(Gross Domestic Product,GDP)作為衡量一個(gè)國家或地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)整體狀況的核心指標(biāo),其長短期走勢和增速拐點(diǎn)判斷通常是宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測的重心。目前,利用大數(shù)據(jù)預(yù)測GDP走勢的研究主要是綜合使用網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)以及傳統(tǒng)政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),結(jié)合經(jīng)典時(shí)間序列模型、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型以及新型的高維數(shù)據(jù)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行預(yù)測,并把“預(yù)測(Forecasting)”的內(nèi)涵拓展到“現(xiàn)測(Nowcasting)”。清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究所的一項(xiàng)研究表明,在充分利用了GDP自身信息和其它結(jié)構(gòu)化的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,再增加互聯(lián)網(wǎng)搜索行為幾乎總能有效地改進(jìn)預(yù)測。對于GDP預(yù)測而言,如果在政府統(tǒng)計(jì)變量的基礎(chǔ)上,增加互聯(lián)網(wǎng)搜索行為變量則可以幫助改進(jìn)預(yù)測。清華大學(xué)社會科學(xué)學(xué)院劉濤雄教授指出,其背后的機(jī)理是:一方面,新興非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)信息往往包含了大量

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