文献类型：期刊文章

作　　者：刘涛雄[1] 徐晓飞[1]

机构地区：[1]清华大学经济学研究所

出　　处：《国外理论动态》

基　　金：中国博士后科学基金面上项目"大数据与宏观经济现时预测研究"(2014M560068)的阶段性成果

年　　份：2015

期　　号：1

起止页码：57-64

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2014_2016、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：大数据对宏观经济分析具有革命性的意义。在大数据时代,纷繁复杂的数据实时可得,整个社会经济产生了根本的变化。大数据在宏观经济分析应用中最活跃也是最重要的四个领域为:宏观经济数据挖掘、宏观经济预测、宏观经济分析技术和宏观经济政策。本文对大数据背景下宏观经济数据挖掘的来源和宏观经济预测方法进行了评述,探讨了大数据分析技术如何将机器学习算法引入宏观经济分析,利用LASSO算法解决"维数灾难"。本文还研究了大数据对宏观经济政策制定的影响,并在此基础上对大数据背景下的中国宏观经济分析提出了对策建议,认为政府应加大扶持力度,搭建平台,及早建立基于大数据的宏观经济分析模型,并加强学科和专业教育。

关 键 词：大数据 宏观经济 数据挖掘 机器学习算法 预测  

分 类 号：F49] F124