大数据技术在宏观经济波动预测中的应用与效果评估
Application and Effect Evaluation of Big Data Technology in Macroeconomic Fluctuation Prediction
摘要: 本研究以大数据技术为视角,深入探讨了其在宏观经济波动预测中的应用与效果评估。阐述了大数据的概念及其特征,包括数据规模大、类型多样、价值密度低、处理速度快和数据可信度高等,并分析了大数据技术与宏观经济波动预测的关联。详细介绍大数据技术在宏观经济波动预测中的应用方法,包括数据预处理、预测模型构建和模型评估与优化。在此基础上,通过实证研究验证了大数据技术在宏观经济波动预测中的有效性。最后分析了大数据技术在宏观经济波动预测中面临的挑战,提出了相应的对策,并对未来的技术创新、跨学科研究、政策制定与实施等方面进行了展望。本文的研究为我国宏观经济波动预测提供了新的理论支持和实践指导,具有一定的理论和应用价值。
Abstract: From the perspective of big data, this study deeply discusses its application and effect evaluation in macroeconomic fluctuation prediction. This paper expounds the concept and characteristics of big data, including large data scale, diverse types, low value density, fast processing speed and high data credibility, and analyzes the relationship between big data technology and macroeconomic fluctuation prediction. This paper introduces the application methods of big data technology in macroeconomic fluctuation prediction, including data preprocessing, prediction model construction, model evaluation and optimization. On this basis, the effectiveness of big data technology in macroeconomic fluctuation prediction is verified by empirical research. Finally, the challenges of big data technology in macroeconomic fluctuation prediction are analyzed, corresponding countermeasures are proposed, and future technological innovation, interdisciplinary research, policy formulation and implementation are prospected. The research in this paper provides new theoretical support and practical guidance for the prediction of macroeconomic fluctuations in China, and has certain theoretical and application value.
文章引用:王钰玉. 大数据技术在宏观经济波动预测中的应用与效果评估[J]. 统计学与应用, 2025, 14(3): 93-103. https://doi.org/10.12677/sa.2025.143062

参考文献

[1] 刘涛雄, 徐晓飞. 互联网搜索行为能帮助我们预测宏观经济吗? [J]. 经济研究, 2015, 50(12): 68-83.
[2] 刘涛雄, 徐晓飞. 大数据与宏观经济分析研究综述[J]. 国外理论动态, 2015(1): 57-64.
[3] 申红艳, 吴晨生, 扆铁梅, 等. 大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战[J]. 经济研究参考, 2014(63): 19-25.
[4] 黄丽秋, 王媛玉. 贯彻十九大精神推动大数据与实体经济深度融合——大数据时代的供给侧精准化管理[J]. 商业研究, 2018(9): 1-7.
[5] 何大安, 许益怀. 政府大数据思维下宏观调控的理论分析[J]. 浙江社会科学, 2024(1): 39-50+156-157.
[6] 冯升波, 周伏秋, 王娟. 打造大数据引擎推进能源经济高质量发展[J]. 宏观经济管理, 2018(9): 21-27.
[7] 赵彦云. 宏观经济统计分析发展的基本问题[J]. 经济理论与经济管理, 2013(5): 23-34.
[8] 高见, 周涛. 大数据揭示经济发展状况[J]. 电子科技大学学报, 2016, 45(4): 625-633.
[9] 陈龙, 王建冬, 窦悦. 基于互联网大数据的宏观经济监测预测研究: 理论与方法[J]. 电子政务, 2016(1): 18-25.
[10] 纪尧. 基于大数据的混频宏观经济预测与监测指数构建[J]. 统计与决策, 2021, 37(7): 36-39.
[11] 王建冬. 大数据在经济监测预测研究中的应用进展[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 12-25.
[12] 文桂江, 李昕. 大数据时代我国宏观经济数据的冲突与协调[J]. 河北经贸大学学报, 2014, 35(5): 67-71.
[13] 刘昕. 宏观经济数据短期统计预测的应用及展望[J]. 中国统计, 2017(9): 6-8.
[14] 张涛. 利用大数据提升宏观经济治理能力[J]. 红旗文稿, 2021(4): 29-31.
[15] 基于大数据的宏观经济现时预测理论与方法研究[J]. 复旦学报(社会科学版), 2021, 63(5): 2-21+97.