宏观经济分析如何借助大数据,本文是一篇关于宏观经济论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
宏观经济论文参考文献：
大数据时代对数据的挖掘、处理和分析的方式,对于传统的宏观经济分析,无疑是一次大的革新
在新常态下,我国经济面临的形势和任务更加复杂艰巨,政府宏观决策对宏观经济分析的准确性和时效性提出了更高的要求.随着大数据时代的到来,借助大规模数据生产、分享和利用,以崭新的思维和技术去分析,将揭示海量数据背后所隐藏的宏观经济运行模式.
大数据方法和技术不仅可以被深度地应用在微观分析、行业研究领域,也可以运用在宏观决策之中.未来,大数据既是企业占领市场、赢得机遇的利器,也是政府进行宏观调控、国家治理、社会管理的信息基础.而大数据时代对数据的挖掘、处理和分析的方式,对于传统的宏观经济分析,无疑是一次大的革新.
大数据应用于宏观经济分析的趋势
传统的宏观经济分析通常是通过对比主要宏观经济指标、建立宏观经济计量模型、仿真宏观经济动力系统,对宏观经济形势及未来发展趋势进行判断与预测.
在当前的大数据时代,越来越多的宏观经济政策制定者和相关专家学者都已经意识到,大数据对宏观经济分析有着革命性的影响.目前,在宏观经济分析及预测中运用大数据方面,无论是国外还是国内,从新型宏观经济指数构建,到建立新型大数据宏观经济预测模型,各方面都取得了一定的进展.
早期大数据在宏观经济分析领域的应用,主要集中在建立新的宏观经济指数,以便更加准确的反应宏观经济运行状况.这方面的工作主要基于个人的交易记录,包括像一些欧洲国家将销售点扫描数据纳入CPI指数编制.
特别引起关注的是麻省理工学院的经济学家利用网上购物交易数据创建的BBP项目 （Billion Prices Project）,基于不断变化的一篮子商品所计算的日度通胀指数.这种实时的通货膨胀指数能够比相应的数据更好地反映实际经济运行的情况.当年,在雷曼兄弟公司倒闭后,BPP 的数据显示,大部分美国企业几乎立刻开始削减,这就表明总需求已经减弱.而相比之下,通胀机构公布的数据直到当年11月,即在10月CPI数据公布后,才对通货紧缩有所反应.
“企业发展工商指数”是宏观经济分析领域中典型的大数据应用案例,也是我国政府在大数据挖掘领域的首创成果.该指数包括10 个对宏观经济具有显著先行性的指标,可以提前1～2 个季度预测宏观经济发展趋势.它改变了传统的抽样统计方式,利用大数据挖掘技术,对工商全量、动态的全国企业登记数据进行分析,发掘大数据价值,并采用合成企业发展工商指数,以判断宏观经济走势.
除了宏观经济分析与预测方面相关指数的建构,从宏观经济分析与预测研究的国际趋势看,使用大数据集,建构监测预测的模型,进行经济预测越来越广泛,逐渐成为很多国家央行进行经济预测的新方法和新工具.
在应用互联网大数据进行经济分析及预测中,使用网络搜索引擎或网络社交媒体记录的关键词,会有数据获取及时、样本统计意义明显等优势,预测精度较高.
Google Trends每天都在产生大量与经济发展相关的查询结果,且这些查询结果与当下的经济活动之间必然存在着不容忽视的关系,或许可以对预测当下的经济活动起到非常重要的作用.并且,在此基础上,Choi H. &. Varian H.（2016）举例说明了如何利用Google Trends预测美国零售业、汽车、住房和旅游的销售情况.
还有相关机构引用专业数据分析软件公司SAS的研究数据,以社交网络活跃度增长作为失业率上升的早期征兆,帮助政府判断就业形势和经济状况,以更好地制定经济政策.在社交网络上,网民们更多地谈论“我的车放在车库已经快两周了”、“我这周只去了一次超市”这些话题时,显示网民可能面临巨大的失业压力；当网民开始讨论“我要出租房屋”、“我准备取消度假”这些话题时,显示出这些网民可能已经失业,面临巨大的生存压力,这些指标是失业后的滞后标志性指标.
样本统计转为总体普查
大数据的发展对于宏观经济分析最为显著的积极影响,莫过于使宏观经济分析从样本统计时代走向总体普查时代.大数据时代的宏观经济分析中,传统的样本假设方式被抛弃,转而以真实的海量数据来进行计算机的自动分析.
我们知道,传统的经济分析包括经济计量分析是建立在抽样统计基础之上的,在传统的抽样统计分析中,往往以假设检验为基本模式,依靠的数据主要是样本,将样本假设为整体,然而,这种分析往往与事实存在或多或少的出入.
与传统宏观经济分析总是局限于小规模样本数据有所不同,在大数据时代,随着信息覆盖范围和数据量迅速提升,数据样本的体量会极大地提高,甚至可以达到样本即总体的程度.例如,就物价而言,每一笔在电子商务网站成交的交易信息都能记录在案.这样的情况下,宏观经济分析的可靠性必然大大加强.
同时,随着信息量的极大拓展和处理信息能力的极大提高,使得宏观经济的分析不再局限于传统的统计分析模式,而是将抽样分析转变为总体分析.这一点对宏观经济分析意义重大,因为宏观经济系统纷繁复杂,如果能将对整体宏观经济变量的分析建立在尽可能多的关于经济主体行为的信息以及其他诸多经济变量的信息的基础上,无疑将会极大地提高宏观经济分析的准确性.
基于推特（Twitter）平台表达的公共情绪用来预测股市变动,是很典型的例子.2008年3月到12月长达九个月间,270万Twitter用户推送的多达970万条的消息,经过情绪评估工具——Opinion Finder 和GPOMS 被分别赋值并评估为“积极”与“消极”两种情绪和“calm（冷静）”、“alert（警觉）”、“ sure（确信）”、“vital（活泼）”、“kind（美好）”、“happy（高兴）”六种情绪.结果发现,在道琼斯工业平均指数和GPOMS中的“calm（冷静）”情绪之间存在相关性.进一步研究发现,“calm（冷静）”情绪可以很好地预测道琼斯工业平均指数在未来2到6天的涨跌情况,而且这种每日预测的准确率高达到87.6%.
结论：关于宏观经济方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关宏观经济论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
大数据时代宏观经济面临的机遇和挑战分析
摘要：随着科学技术发展水平的不断提高，我们逐渐迎来了大数据时代，为社会各行各业的发展带来了一定的机遇与挑战。大数据时代的到来不仅为宏观经济的发展。
大数据时代行政事业单位领导干部经济责任审计
摘要：随着经济的快速发展，我国逐步进入了大数据的信息时代。审计部门利用大数据技术开展工作，一方面是为适应时代发展的要求；另一方面是可以积极推进审。
大数据时代下宏观经济
摘要：在大数据时代下，各种各样的数据实时可得，整个社会甚至整个全球的经济都发生了根本的变化，宏观经济研究也进入了一个新的时代环境中，同时也使各行。