大數據經濟學

1. 大數據時代對統計學和經濟學有何影響

濟學界追求 casual inference 和 大數據追求的 predictive modeling 被廣大經濟學家認為有天壤之別, 所以大數據 (或者准確的說 statistical learning方法) 對目前經濟學研究, 公共政策指定還沒有實質性的幫助. 但是提供了不少實證方面的新思路新方法, 也對計量經濟學提出新挑戰 ( 社交網路數據 ). 未來障礙一個個突破後, 會有很大的應用.
經濟學家是很追求效益的, 對於大的資料庫肯定要盡可能的獲取好處, 排除壞處. 大數據並不會替代常識, 經濟學理論, 以及細致的研究設計. 大數據只會在這些方面進行彌補.

2. 大數據時代對統計學和經濟學有何影響

經濟學界追求 causal inference 和 大數據追求的 predictive modeling 被廣大經濟學家認為有天壤之別, 所以大數據 (或者准確的說 statistical learning方法) 對目前經濟學研究, 公共政策指定還沒有實質性的幫助. 但是提供了不少實證方面的新思路新方法, 也對計量經濟學提出新挑戰 ( 社交網路數據 ). 未來障礙一個個突破後, 會有很大的應用.

3. 你好，在大數據的背景之下，微觀經濟學要怎麼運用去解釋一些現實問題呢

1. 大數據的"大"

大數據最顯著的特徵就是 數據量大 ( large scope ) + 即時性 ( real time data )
比如: 你在超市收銀機的數據, 網購的記錄, 或者在線閱讀( 比如在知乎的關注文章 ) 等等.

同時大數據時代帶來了很多新的數據類型 (新在於對比以往經濟學上運用的數據)
比如: 社交網路上發的微博或者朋友圈裡所包含的文字數據 (這是以往經濟分析中不太會使用的)。計量經濟中的數據結構經常是矩陣型的, 也就是說通常收集 N 個觀察項, K 個變數 (且 K << N)
大數據的數據結構顯然不是這樣, 很多情況下 K > N
計量中經常假設觀察項之間是獨立的, 但是在社交網路中觀察項之間卻是經常互相聯結, 計量經濟學未來在使用社交網路數據時如何處理這種觀察項間的影響將成為一個關鍵。

2. 目前時髦的大數據應用: 預測建模 ( predictive modeling )

簡而言之, 預測建模可以理解為: 已知 N 個觀察 通過 K 個預測變數 來推導出相關性最強的 N 個結果。大數據時代數據雖然豐富多了, 但是數據的質量卻很容易下降. 
比如: 縱使你有全國層次上百萬級的觀察項, 而你所研究的課題卻是在市縣層次. 容易造成大量不相關且描述不夠詳盡的數據.

而且這種統計方法面臨一個權衡取捨: 
在 K > N 的時候, 模型的樣本外預測效果 ( out-of-sample performance ) 就會很差。但是模型的樣本內預測效果 (in-sample performance) 會很好.

而當經濟學家考慮運用機器學習的方法時, 很容易想到盧卡斯批評( Lucas Critique ): 如果一個預測模型通過收集市場上已知的經濟行為, 從而用來預測最優的政府幹預政策時, 預測的結果可能並不準確, 因為預測出來的干預政策會改變市場的經濟行為( 而這些正是和原模型中相關聯的 )

3. 大數據時代已經為實證經濟學研究提供了新的思路

美國統計局調查通貨膨脹是使用派發問卷的方式, 回收的數據再分類到不同的通貨膨脹指標中 (eg CPI). 大數據領域的 Billion Price Project ( BPP ) 運用實時的在線商店數據提供了一種 CPI 的替代指標 (這一指標在美國被驗證 BPP 與 CPI 有很強的相關性)。

其他的還有穆迪分析通過 MasterCard 和 Visa 的 Spending Pulse 來提供行業就業率的觀測指標. 

然而這些大數據還不夠完美, 很顯然這些數據的樣本本身就不具有代表性. 比如: 利用 MasterCard 和 Visa 推導出的就業率指數首先就要求被調查者要至少有一張 MasterCard 或者 Visa。
4. 對經濟學家的挑戰

數據獲取: 公共領域以及政府數據是否容易獲得.
數據管理以及編輯能力: 經濟學家是否有能力快速的把大數據高效地應用在經濟學思想。

最重要的, 急需開發出創新的數據總結, 描述和分析的方法？供參考。

4. 大數據方面的經濟學論文題目或者研究方向

這個可以完成的。

5. 大數據時代的到來對經濟學有什麼影響

在互聯網日益發展壯大後，隨即迎來是大數據時代，本人認為，大數據時代對經濟學有著雙重影響。首先了解一下什麼是大數據時代。

最早提出"大數據"時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱:"數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。" "大數據"在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

所以在大數據來臨時代，我們應該積極適應，作為企業來說應該重視大數據技術 、培訓企業的員工 。所以我認為，大數據時代對經濟學只有積極影響，我們應該緊跟時代步伐，積極配合大數據時代，隨著大數據時代對經濟學的影響，我們應該更加重視經濟學，努力學習經濟學。

6. 求問數量經濟學的大數據經濟方向為什麼報錄比挺高的

(10272)上海財經大學/(002)經濟學院/(020209)數量經濟學/(01)計量經濟學專業的考試范圍：1(101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(801)經濟學2(101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(807)實變函數與數理統計(10272)上海財經大學/(002)經濟學院/(020209)數量經濟學/(02)金融計量經濟學專業的考試范圍：1(101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(801)經濟學(10272)上海財經大學/(002)經濟學院/(020209)數量經濟學/(03)大數據經濟學專業的考試范圍：1(101)思想政治理論(201)英語一(301)數學一(801)經濟學

7. 計量經濟學的大數據經濟學是什麼意思

大數據經濟學是在經濟學研究和應用中採用大數據並且採用大數據思想對傳統經濟學進行深化的新興交叉學科。
大數據經濟學不僅要研究如何建模、管理和應用大數據，而且要深入研究傳統經濟學如何應對大數據帶來的挑戰並進行改良，大數據經濟學需要經濟學家、領域專家和信息技術專家等密切合作，對人文社科與 自然科學的跨學科研究提出了更高的要求，並且對整個經濟學、社會學、公共管理等將帶來革命性變革。
大數據經濟學的研究內容
第一，大數據計量經濟學 (Big Data Econo—m etrics)。這是和傳統計量經濟學對應的一個學科，也是大數據經濟學下面的子學科。在大數據背景下，經濟學建模與分析方法與傳統計量經濟學完全不同，迫切需要採用全新的思路和方法進行研究。對信息技術專家們而言，大數據經濟學僅僅是演算法和建模問題，但是如果沒有經濟學理論指導，沒有經濟學家的思維，必然會導致研究方向的迷失。一些大數據領域的學者認為 「要相關，不要因果」，這是非常要不得的，傳統經濟學理論至今仍然到處閃爍著智慧的光芒，對經濟現象的深入見解時刻發揮著重要的作用，所以大數據背景下的經濟學分析不能主要靠信息技術的建模專家來進行，必須繼續依靠大數據計量經濟學家。
第二，大數據統計學 (Big Data Statistics)。如前所述，大數據給統計學帶來的挑戰是革命性的，在某些領域，傳統統計學所採用的抽樣調查方式必將徹底淘汰。此外，傳統統計學所要求的精確數據與數據加工方式可能是畫蛇添足甚至敗筆之舉，人們更加重視對一手數據而不是經過加工過的二手統計數據進行分析。大數據時代，人們更加關注原始數據、關注半結構化甚至非結構化數據，瀏覽記錄、查詢關鍵詞、微薄文字、照片等等都是寶貴的數據資源。在大數據時代，傳統統計學也必須進行變革，對數據儲存手段、處理設備、處理方法都提出了新的要求。
第三，大數據領域經濟學。包括大數據生態經濟學、大數據環境經濟學、大數據金融學、大數據城市經濟學、大數據工業經濟學、大數據農業經濟學、大數據交通經濟學、大數據建築經濟學、大數據商業經濟學、大數據信息經濟學、大數據人口經濟學等學科，借用大數據的思想和技術來進行各應用經濟領域的研究。
在以上大數據經濟學的各學科中，大數據統計學是基礎，大數據計量經濟學是研究方法，而大數據領域經濟學是具體的運用，他們之間存在著密切的共生關系。
大數據由於是基於總體的，很大程度上解決了傳統宏觀經濟學與微觀經濟學缺乏較強邏輯聯系的問題，此外大數據對傳統計量經濟學帶來的一個有益之處就是，結構化的大數據更加接近正態分布，這樣 就降低 了小樣本假設檢驗失效問題 。

8. 大數據時代屬於經濟學哪一類

已上提問是統計學基本概念不清楚：有的學者認為大數學時代統計學過時了；實際內上：這是一種錯容誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數劇就是數劇流大一點而已，並沒有超出統計學描述的范圍；也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友啊搖一搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數劇雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；這就對統計學家提出了新的挑戰。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。經濟學的核心是統計學，經濟是通過統計學進行計量和分析的。

9. 大數據時代對統計學和經濟學有何影響

已上提問抄是統計學基本概襲念不清楚：有的學者認為大數據時代統計學過時了；實際上：這是一種錯誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數據就是數據流大一點而已，從數據擴展到信息，並沒有超出統計學描述的范圍；也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友手機搖啊搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些數據、信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數據雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；這就對統計學家提出了新的挑戰。統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。