大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战

"大数据"时代的来临为各行各业带来了机遇与挑战。本文以宏观经济分析为考察对象,介绍了国内外大数据在宏观经济分析中的研究与应用现状,剖析了大数据为宏观经济分析带来的机遇与挑战,认为:一方面,大数据及大数据技术的发展丰富了宏观经济分析的数据基础和分析手段,另一方面,利用大数据进行宏观经济分析尚面临数据清洗、数据安全、人才培养和平台开发等多方面的挑战。最后,本文基于以上分析提出了相应的对策建议。     

宏观经济统计分析发展的基本问题

在社会主义市场经济完善发展过程中，宏观经济统计分析的发展对我国政府统计发展具有重要的作用。然而，如何科学发展宏观经济统计分析，特别是在信息社会和大数据时代，作为一个科学的知识体系，其发展的基本问题有哪些？本文研究了以统计学为核心知识体系的宏观经济统计分析发展历史依据、科学思想和有关内容，指出目前是宏观经济统计分析自主发展的重要机遇期。这将对统计学科建设发展和提高统计的社会贡献、社会影响非常重要。本文的研究成果对于提高宏观经济统计分析的科学发展，提升实际应用价值具有重要推动作用。     

2012年中国宏观经济增速回落的性质与未来取向——从总量调控视角

2012年1季度的各类数据虽然表明目前中国宏观经济增速依然处于回落的通道之中,但在充分考虑各类数据之间的冲突、月度数据的变化、各类先行数据的变化以及各种下滑因素的变化趋势之后发现,中国宏观经济下滑的速度在放缓,并将于2季度出现轻度的触底反弹。中国宏观经济虽面临一些不确定性,但不会出现"硬着陆",当前宏观经济政策定位不宜进行过大调整。     

十月热点评说

10月18日，据国家统计局公布的数据显示，初步测算，前三季度国内生产总值320692亿元，按可比价格计算，同比增长9．4％。其中，第三季度增长9．1％，如果把宏观经济数据比作一个体检报告，那么其中有哪些指标的变化格外引人关注？在欧债危机持续发酵、世界经济的前景更加不确定的当下，我国未来的宏观经济运行将会遇到哪些新的挑战？     

金融周期对宏观经济稳定的影响异质性分析*

宏观经济稳定长期以来作为中国宏观调控的重要目标，在“新常态”时期被更加广泛关注。金融稳定作为宏观经济稳定的必要条件，以洞悉金融周期为前提，要求细究金融周期变量对宏观经济运行的影响，为政策精准性提供支持。本文利用相关金融周期和宏观经济变量季度数据，使用滤波方法找出宏观经济的波动和平稳时期，运用机器学习算法验证所选输入变量与输出变量的匹配度，并测度各输入变量对输出变量的重要度。本文发现波动期和平稳时期宏观经济表现虽有不同，但资产价格指数和信贷水平对各宏观经济变量的重要度之和都达到50%以上，而其他金融周期变量如利差、杠杆率和金融机构风险暴露的重要度则有限。这表明相关政策需有的放矢，相较于无差别的大规模释放流动性，可将重心置于维护资产价格稳定和优化信贷政策配给，为宏观经济稳定保驾护航。     

我国省级区域产业结构变化的可计算性一般均衡模型

构建了一个用于分析省级区域结构变化的可计算性一般均衡(CGE)模型，通过与各省级的宏观经济数据相联结，可用于分析我国各省市的产业结构变化及对未来宏观经济的影响。     

金融周期对宏观经济稳定的影响异质性分析*

宏观经济稳定长期以来作为中国宏观调控的重要目标，在“新常态”时期被更加广泛关注。金融稳定作为宏观经济稳定的必要条件，以洞悉金融周期为前提，要求细究金融周期变量对宏观经济运行的影响，为政策精准性提供支持。本文利用相关金融周期和宏观经济变量季度数据，使用滤波方法找出宏观经济的波动和平稳时期，运用机器学习算法验证所选输入变量与输出变量的匹配度，并测度各输入变量对输出变量的重要度。本文发现波动期和平稳时期宏观经济表现虽有不同，但资产价格指数和信贷水平对各宏观经济变量的重要度之和都达到50%以上，而其他金融周期变量如利差、杠杆率和金融机构风险暴露的重要度则有限。这表明相关政策需有的放矢，相较于无差别的大规模释放流动性，可将重心置于维护资产价格稳定和优化信贷政策配给，为宏观经济稳定保驾护航。     

房地产价格与宏观经济波动的实证研究——文献综述

房地产价格和宏观经济波动之间存在密切关系,因此,对二者互动关系的实证研究一直是国内外研究的重要问题。目前,相关的研究文献主要分为两大类：第一类文献主要分析房地产价格和宏观经济基本面之间的关系;第二类文献具体分析了房地产价格和宏观经济的基本变量（利率、消费、收入、通货膨胀率、投资等）之间的因果关系,主要采用时间序列数据、面板数据,运用SVAR、协整、Granger检验等计量模型进行实证分析。同时,可以进一步探讨宏观经济政策和开放经济条件下房地产价格和宏观经济波动的关系。     

我国改革开放后宏观经济波动特征分析

我国改革开放后宏观经济显现不稳定性,使经济出现波动呈现不规则态势,本文运用我国GDP数据,对宏观经济波动情况做出具体分析,并总结其波动特征,为企业、行业的发展提供相关的宏观经济背景参考。     

项银涛：当前宏观经济运行面临四大难题

国家统计局最近发布的数据显示，今年一季度我国GDP同比增长9．7％。从总体上看，我国宏观经济运行呈现出稳定增长的态势，但经济运行的新问题、新情况较多，未来经济运行的不确定性也在增加。     

宏观经济数据质量评估的博弈论研究

宏观经济数据质量问题严重影响政府决策和社会公信力。运用博弈论研究方法,指出声誉资本大小、失信惩戒力度、报假收益及监督力度是影响宏观经济数据质量的重要因素,证明了引入统计信用可以在有限的成本下防范数据失真,提出完善统计信用惩戒制度是统计信用发挥作用的制度基础。     

宏观冲击与股票收益率——基于日度数据的分析

本文利用中国A股市场日度数据研究了宏观经济冲击对于股票收益率的影响,同时使用金融机构的预测数据计算了市场对未来宏观经济的预期,从而可以准确识别宏观经济冲击对股票收益率的影响。本文的结果发现,在主要宏观经济变量中,工业增加值和生产者物价指数这两个宏观经济变量会对上海和深圳主板市场股票收益率产生显著影响。具体而言,工业增加值超预期冲击会对收益率产生正面影响,而生产者物价指数超预期冲击会对收益率产生负面影响。但在创业板市场中,所有宏观经济变量对市场收益率均没有显著影响。     

弱势宏观经济下的中国股票市场展望

一、2008年中国宏观经济回顾 受历史罕见的特大自然灾害和国际金融危机影响,中国经济在经历了连续五年的高增长、低通胀后,2008年宏观经济发展减缓。从2009年1月22日国家统计局发布的2008年宏观经济数据看,上半年通货膨胀压力巨大,     

宏观经济统计数据质量的 Benford 评价及实证研究

随着我国经济实力与国际影响力的不断提高,人们对宏观经济总量及其相关的数据统计准确性越发关注。部分学者对我国宏观经济统计数据的准确性存在着质疑,认为其存在着人为操纵因素。引入Benford评价,在分析Benford法则及其检验方法的基础上,进行宏观经济统计数据质量的Benford评价及实证研究。研究结果表明,Benford法则在数据可靠性分析上具备较好的稳健性,宏观经济统计数据可靠性特征突出,不存在人为操纵现象。     

我国货币与财政政策调节宏观经济的有效性分析

文章在对时间序列数据GDP、M2和G进行多重共线性、异方差性、自相关性和平稳性进行检验的基础上,通过建立GDP与M2、GDP与G、GDP与M2、G的修正误差模型分别具体分析了我国货币政策调节宏观经济的有效性、财政政策调节宏观经济的有效性和货币与财政政策调节宏观经济的有效性。最终得出只要运用得当,货币政策和财政政策在调节宏观经济方面都是有效的结论。     

我国宏观经济统计数据对金融市场的影响

国家统计部门一般采用诸如城镇固定资产投资增速、消费者物价指数、货币信贷信息及贸易顺逆差等宏观经济变量来披露相关经济信息。统计部门公布宏观经济统计数据之前,市场参与者会依据自己获得的信息进行预测,这种预期值与实际公布的数据值之间的差距叫做"偏差",在引入预期检验模型与未引入预期检验模型情况下,在股票市场上,消费者价格指数统计数据的公布加大了日收益率的波动,其他宏观经济统计数据的公布降低了其波动率,而债券市场与外汇市场由于市场化程度较低,宏观经济数据的公布对其价格行为的影响相对较小。     

宏观经济因素影响证券市场波动风险的联立方程模型研究

证券市场是宏观经济的"晴雨表",股票市场与宏观经济的关系一直是研究的热点问题。本文通过分析我国国证券市场的发展情况,基于股票价格指数与主要宏观经济变量之间的关系,建立了宏观经济变量与证券市场波动风险的联立方程模型,并利用1992年1月到2007年12月的月度数据进行了实证分析,研究了我国证券市场建立以来,宏观经济政策对我国证券市场的冲击以及宏观经济变量与股价指数的相互作用和相互影响。     

新一轮宏观调控箭在弦上

近日,两条消息引发了人们对于我国宏观经济运行的高度关注。一是第一季度各种宏观经济数据的出炉,尤其是     

中国经济数字2012

“当总结2012年的宏观经济数据最终出炉，中国JL乎肯定会出现1999年以来最疲弱的经济增长。”有人如此表述中国经济的2012。     

我国各省城市居民最低生活保障水平测度及其与经济适应性分析

本文利用我国各省2002年到2009年的城市居民最低生活保障数据和宏观经济数据,从"低保"标准增长率与宏观经济变量增长率以及"低保"水平与当地经济相对地位两个方面对其与当地经济适应,性进行分析.分析表明:我国各省的城市居民最低生活保障水平与我国东、中、西部的划分基本一致,与经济发展基本适应,但还有较大的提升空间,"低保"水平的调整应建立与宏观经济指标的联动机制.