大数据经济学

1. 大数据时代对统计学和经济学有何影响

济学界追求 casual inference 和 大数据追求的 predictive modeling 被广大经济学家认为有天壤之别, 所以大数据 (或者准确的说 statistical learning方法) 对目前经济学研究, 公共政策指定还没有实质性的帮助. 但是提供了不少实证方面的新思路新方法, 也对计量经济学提出新挑战 ( 社交网络数据 ). 未来障碍一个个突破后, 会有很大的应用.
经济学家是很追求效益的, 对于大的数据库肯定要尽可能的获取好处, 排除坏处. 大数据并不会替代常识, 经济学理论, 以及细致的研究设计. 大数据只会在这些方面进行弥补.

2. 大数据时代对统计学和经济学有何影响

经济学界追求 causal inference 和 大数据追求的 predictive modeling 被广大经济学家认为有天壤之别, 所以大数据 (或者准确的说 statistical learning方法) 对目前经济学研究, 公共政策指定还没有实质性的帮助. 但是提供了不少实证方面的新思路新方法, 也对计量经济学提出新挑战 ( 社交网络数据 ). 未来障碍一个个突破后, 会有很大的应用.

3. 你好，在大数据的背景之下，微观经济学要怎么运用去解释一些现实问题呢

1. 大数据的"大"

大数据最显著的特征就是 数据量大 ( large scope ) + 即时性 ( real time data )
比如: 你在超市收银机的数据, 网购的记录, 或者在线阅读( 比如在知乎的关注文章 ) 等等.

同时大数据时代带来了很多新的数据类型 (新在于对比以往经济学上运用的数据)
比如: 社交网络上发的微博或者朋友圈里所包含的文字数据 (这是以往经济分析中不太会使用的)。计量经济中的数据结构经常是矩阵型的, 也就是说通常收集 N 个观察项, K 个变量 (且 K << N)
大数据的数据结构显然不是这样, 很多情况下 K > N
计量中经常假设观察项之间是独立的, 但是在社交网络中观察项之间却是经常互相联结, 计量经济学未来在使用社交网络数据时如何处理这种观察项间的影响将成为一个关键。

2. 目前时髦的大数据应用: 预测建模 ( predictive modeling )

简而言之, 预测建模可以理解为: 已知 N 个观察 通过 K 个预测变量 来推导出相关性最强的 N 个结果。大数据时代数据虽然丰富多了, 但是数据的质量却很容易下降. 
比如: 纵使你有全国层次上百万级的观察项, 而你所研究的课题却是在市县层次. 容易造成大量不相关且描述不够详尽的数据.

而且这种统计方法面临一个权衡取舍: 
在 K > N 的时候, 模型的样本外预测效果 ( out-of-sample performance ) 就会很差。但是模型的样本内预测效果 (in-sample performance) 会很好.

而当经济学家考虑运用机器学习的方法时, 很容易想到卢卡斯批评( Lucas Critique ): 如果一个预测模型通过收集市场上已知的经济行为, 从而用来预测最优的政府干预政策时, 预测的结果可能并不准确, 因为预测出来的干预政策会改变市场的经济行为( 而这些正是和原模型中相关联的 )

3. 大数据时代已经为实证经济学研究提供了新的思路

美国统计局调查通货膨胀是使用派发问卷的方式, 回收的数据再分类到不同的通货膨胀指标中 (eg CPI). 大数据领域的 Billion Price Project ( BPP ) 运用实时的在线商店数据提供了一种 CPI 的替代指标 (这一指标在美国被验证 BPP 与 CPI 有很强的相关性)。

其他的还有穆迪分析通过 MasterCard 和 Visa 的 Spending Pulse 来提供行业就业率的观测指标. 

然而这些大数据还不够完美, 很显然这些数据的样本本身就不具有代表性. 比如: 利用 MasterCard 和 Visa 推导出的就业率指数首先就要求被调查者要至少有一张 MasterCard 或者 Visa。
4. 对经济学家的挑战

数据获取: 公共领域以及政府数据是否容易获得.
数据管理以及编辑能力: 经济学家是否有能力快速的把大数据高效地应用在经济学思想。

最重要的, 急需开发出创新的数据总结, 描述和分析的方法？供参考。

4. 大数据方面的经济学论文题目或者研究方向

这个可以完成的。

5. 大数据时代的到来对经济学有什么影响

在互联网日益发展壮大后，随即迎来是大数据时代，本人认为，大数据时代对经济学有着双重影响。首先了解一下什么是大数据时代。

最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称:"数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。" "大数据"在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

所以在大数据来临时代，我们应该积极适应，作为企业来说应该重视大数据技术 、培训企业的员工 。所以我认为，大数据时代对经济学只有积极影响，我们应该紧跟时代步伐，积极配合大数据时代，随着大数据时代对经济学的影响，我们应该更加重视经济学，努力学习经济学。

6. 求问数量经济学的大数据经济方向为什么报录比挺高的

(10272)上海财经大学/(002)经济学院/(020209)数量经济学/(01)计量经济学专业的考试范围：1(101)思想政治理论(201)英语一(301)数学一(801)经济学2(101)思想政治理论(201)英语一(301)数学一(807)实变函数与数理统计(10272)上海财经大学/(002)经济学院/(020209)数量经济学/(02)金融计量经济学专业的考试范围：1(101)思想政治理论(201)英语一(301)数学一(801)经济学(10272)上海财经大学/(002)经济学院/(020209)数量经济学/(03)大数据经济学专业的考试范围：1(101)思想政治理论(201)英语一(301)数学一(801)经济学

7. 计量经济学的大数据经济学是什么意思

大数据经济学是在经济学研究和应用中采用大数据并且采用大数据思想对传统经济学进行深化的新兴交叉学科。
大数据经济学不仅要研究如何建模、管理和应用大数据，而且要深入研究传统经济学如何应对大数据带来的挑战并进行改良，大数据经济学需要经济学家、领域专家和信息技术专家等密切合作，对人文社科与 自然科学的跨学科研究提出了更高的要求，并且对整个经济学、社会学、公共管理等将带来革命性变革。
大数据经济学的研究内容
第一，大数据计量经济学 (Big Data Econo—m etrics)。这是和传统计量经济学对应的一个学科，也是大数据经济学下面的子学科。在大数据背景下，经济学建模与分析方法与传统计量经济学完全不同，迫切需要采用全新的思路和方法进行研究。对信息技术专家们而言，大数据经济学仅仅是算法和建模问题，但是如果没有经济学理论指导，没有经济学家的思维，必然会导致研究方向的迷失。一些大数据领域的学者认为 “要相关，不要因果”，这是非常要不得的，传统经济学理论至今仍然到处闪烁着智慧的光芒，对经济现象的深入见解时刻发挥着重要的作用，所以大数据背景下的经济学分析不能主要靠信息技术的建模专家来进行，必须继续依靠大数据计量经济学家。
第二，大数据统计学 (Big Data Statistics)。如前所述，大数据给统计学带来的挑战是革命性的，在某些领域，传统统计学所采用的抽样调查方式必将彻底淘汰。此外，传统统计学所要求的精确数据与数据加工方式可能是画蛇添足甚至败笔之举，人们更加重视对一手数据而不是经过加工过的二手统计数据进行分析。大数据时代，人们更加关注原始数据、关注半结构化甚至非结构化数据，浏览记录、查询关键词、微薄文字、照片等等都是宝贵的数据资源。在大数据时代，传统统计学也必须进行变革，对数据储存手段、处理设备、处理方法都提出了新的要求。
第三，大数据领域经济学。包括大数据生态经济学、大数据环境经济学、大数据金融学、大数据城市经济学、大数据工业经济学、大数据农业经济学、大数据交通经济学、大数据建筑经济学、大数据商业经济学、大数据信息经济学、大数据人口经济学等学科，借用大数据的思想和技术来进行各应用经济领域的研究。
在以上大数据经济学的各学科中，大数据统计学是基础，大数据计量经济学是研究方法，而大数据领域经济学是具体的运用，他们之间存在着密切的共生关系。
大数据由于是基于总体的，很大程度上解决了传统宏观经济学与微观经济学缺乏较强逻辑联系的问题，此外大数据对传统计量经济学带来的一个有益之处就是，结构化的大数据更加接近正态分布，这样 就降低 了小样本假设检验失效问题 。

8. 大数据时代属于经济学哪一类

已上提问是统计学基本概念不清楚：有的学者认为大数学时代统计学过时了；实际内上：这是一种错容误学说，就是一个大呼悠。所为的大数剧就是数剧流大一点而已，并没有超出统计学描述的范围；也就是互联网、计算机、苹果手机，小朋友啊摇一摇，小姑娘们聊啊聊，帅哥键盘敲啊敲，这些信息、资料、图片向白云一样飘啊飘，飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数剧云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析；这就对统计学家提出了新的挑战。
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。经济学的核心是统计学，经济是通过统计学进行计量和分析的。

9. 大数据时代对统计学和经济学有何影响

已上提问抄是统计学基本概袭念不清楚：有的学者认为大数据时代统计学过时了；实际上：这是一种错误学说，就是一个大呼悠。所为的大数据就是数据流大一点而已，从数据扩展到信息，并没有超出统计学描述的范围；也就是互联网、计算机、苹果手机，小朋友手机摇啊摇，小姑娘们聊啊聊，帅哥键盘敲啊敲，这些数据、信息、资料、图片向白云一样飘啊飘，飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数据云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析；这就对统计学家提出了新的挑战。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。