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小议“大数据”在宏观经济预测分析中的应用

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袁毅

摘要：随着社会主义市场经济的快速发展，大数据时代也随之到来，加快了数据信息的传播速度，让社会各个领域都受益匪浅。在宏观经济的发展中，大数据使宏观经济能够获得先进的技术，更加科学地预测未来的经济走向。虽然大数据有利于宏观经济的预测，但是还没有得到完善的实践应用，实际遇到的问题还没有得到妥善解决。

关键词：信息时代;经济发展;互联网

一、传统宏观经济预测方法的不足

1.1宏观经济的传统预测方法

构建经济计量模型，需要在理论驱动的结构模型的基础上，以宏观经济理论为基础，构建出数理分析模型之后进行统计化。根据统计的数据进行进一步的分析，得出宏观经济变量之间的数量关系，并更为准确地预测关注变量的数据变化。而数据驱动的时序模式则不同理论驱动，数据驱动只根据数据的内在规律，不依靠经济理论建模。

1.2传统宏观经济预测方法的不足

经济运行规律长期看具有不确定性，在短时间内，经济运行规律是稳定的，但是随着时间快速流逝，原有的经济运行规律可能已经不符合当今的经济发展现状。传统宏观经济的预测方法对于使用数据的精确性非常依赖。但是在使用传统的宏观经济预测方法过程中，统计出来的数据因为方法原因，使得统计数据并不准确，进一步导致传统经济预测方法分析出的结果有很大的不准确性。

二、大数据的特征与对传统宏观经济预测的作用

2.1大数据的特点

2.1.1数据库庞大

數据信息是分等级的，应用传统的模型收集方法，只能收集到KB或MB级的数据信息，而大数据收集应用的数据量更为庞大，均在GB级以上，更有甚者达到TB、PB、EB级别的数据量。

2.1.2传统计算机工作效率低

传统计算机性能低，无法承受巨量数据的运算，它的计算能力无法使数据得到充分的分析处理。

2.1.3数据信息多样

传统的统计数据均为结构化的数据信息，包括截面数据、时间序列数据与面板数据。大数据则比传统的数据信息更为庞大，范围更广，囊括了文本、语音、视频、日志、URL等多种信息，基础信息库信息数据更多。

2.1.4价值高

“大数据”的定义有自己的标准，并不是所有的数据都可以统称为大数据，这些数据需要帮助人们更清楚地认识事物。大数据库中的数据较传统数据更为精准，但是由于信息量庞大，价值密度较低，即单位数据中所蕴含的价值量小，需要通过更复杂的算法提取出有用的价值信息。

2.2大数据对宏观经济预测的积极作用

2.2.1及时性

大数据具有及时性。大数据的数据信息，通过互联网平台积累下来，在网络空间中均有记录，在网络空间上进行交易后，交易的基本信息就会被记录，留在网络数据库中。如果在分析处理问题时需要这些信息，就会被特定的方法提取出来，操作简单快速。

2.2.2真实性

大数据具有真实性。网络平台上发生的交易数据真实，在查找提取的过程中减少人为干扰，数据相对基础真实，所以得到的数据更为准确实用。

2.2.3成本低

大数据具有成本低的效益性。在网络中发生的交易都会被记录下来，在网络中留下记录，没有更多的人为干扰，经过一定技术提取出来的数据更加客观，并且能过直接有哪些信誉好的足球投注网站到自己想要的结果，获得数据的成本降低了。

2.2.4细致化

传统的数据搜集方法人为干扰多，成本高，为了降低成本，搜集到的数据并不精准细化。而大数据在相同成本的状态下可以获得更加细化的数据，有哪些信誉好的足球投注网站总体数据与更为细化数据的操作并未有太大区别，所以在不耗费更多成本的状态下，可以获得更为细致的数据。

2.3大数据对传统宏观经济的作用

对宏观经济进行预测，在传统分析方法的基础上进行改进，提高技术，使模型的预测更为准确，应用的范围也更为广泛。传统的宏观经济预测方法虽然有很多优点，例如模型形式多样，方法技术更为纯熟，对于所有情况的数据结构问题都有解决方法，但是随着时代的进步，传统的方法已经不能满足人们的需求，预测出来的结果并不准确，新的大数据方式弥补了传统方式的不足。

三、大数据在宏观预测中面临的问题与解决建议

3.1数据来源

3.1.1利用网络公司

以互联网公司提供的信息为基础，例如百度公司、腾讯公司等。在当今宏观经济的问题研究中，这个方法的使用率高，获得信息的方法更为简便。

3.1.2利用“网络机器人”

通过网络机器人技术可以有目的地设计程序，不受限制地获取各个平台的信息，十分快速有效。但是这个方式有很大的局限性，对于技术的要求高，进而使学习的成本提高，操作困难。

3.2维度问题

大数据的单位价值低，所以需要更高的技术来获取数据，想要获得完备的数据，就要多维度获取，但是变量因素也会增加，可能会因为信息过多，对于信息的解释变量随之增多，就会产生维度上的难题。

3.3数据非结构化

大数据信息来源广泛，但结构化数据较少，绝大部分均为非结构化数据。而非结构化数据对于宏观经济预测是不可缺少的一部分。对于文本