护理专业专升本毕业论文范文(护理专升本毕业论文怎么写)

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大数据不仅是新的国家战略资源，也是判断经济趋势的支撑。如今，大数据对宏观经济分析的革命性影响越来越受到宏观经济决策者和学术界的关注。

目前，利用大数据方法和技术进行宏观经济预测越来越受到宏观经济决策者和学术界的关注。国内外许多机构和研究人员进行了大量的研究和应用，产生了一系列影响深远的成果。基于大数据的宏观经济预测和分析将经历许多变化，并呈现显著优势。然而，由于数据来源和技术研发的限制，目前基于大数据的宏观经济分析不能完全取代传统的宏观经济分析。

如何在宏观经济预测和分析中使用大数据

长期以来，各国政府都非常重视对总需求、总供给、国民生产总值、物价水平、就业率、财政收入、货币和信贷总量等影响因素的信息进行收集、整合、分类、处理和加工，并在获得一定知识的基础上，对宏观调控的策略和手段做出决策和选择。这在很大程度上和一定范围内解决了经济运行中的“市场失灵”，解决了许多市场机制难以甚至不可能解决的问题。

然而，受科技发展水平和时代局限的影响，政府在宏观调控(或调整)决策中所能获得的信息往往只是部分信息和滞后信息。在这样的背景下，不仅“市场失灵”问题不能完全解决，而且“政府失灵”问题经常出现在政府宏观调控中，受到广泛的批评。

在大数据时代，从科技水平和技术手段上收集和提供完整的信息是可能的。政府可以收集、整合、分类、处理和处理海量、多维、完整的大数据，也可以获取实时、完整、准确的信息。毫无疑问，这为政府采取大数据思维模式进行宏观调控创造了条件。

目前，随着互联网等新一代信息技术的发展，与生产、经营和销售活动以及人们交流互动相关的海量实时和非结构化数据不断涌现。全社会不断创造和应用大数据所创造的新经济正在诱导或推动追求最大化的个人、制造商和政府直接或间接使用云计算和人工智能来处理和匹配大数据。为了实现消费和投资的理性选择(何大安，2018)。在这种实时、交互式、离散和非结构化的海量数据中，有各种经济和社会运行的领先指标。

正因为如此，大数据不仅是一种新的国家战略资源，也是判断经济趋势的支撑。党和国务院高瞻远瞩，深刻把握高新技术变革带来的巨大机遇，对大数据的整合、分析和利用做出了系统安排。

十三五规划纲要指出，“完善决策和决策机制:注重利用互联网、统计云和大数据技术，提高经济运行信息的及时性、全面性和准确性”。国务院有关部门正积极采取多种方式，开发大量来源广泛、形式多样的社会大数据，并与政府信息整合，构建大数据经济分析模型，及时监控国民经济各领域运行状况，提高宏观调控的准确性和有效性。

目前，大数据对宏观经济分析的革命性影响越来越受到宏观经济决策者和学术界的关注。目前，国内外利用大数据的概念、方法和技术进行宏观经济分析的研究主要集中在宏观经济预测(尤其是当前预测)、宏观经济政策制定、宏观经济分析技术等方面

通过对一系列相关研究的梳理，可以看出基于大数据的宏观经济预测和分析将主要在四大方面发生变化，并呈现出显著的优势(见表)。此外，一些学者指出，基于大数据的宏观经济预测分析也将获得其相对低成本和高粒度的独特优势。

由于网络大数据是在事件或交易发生时自动记录的，因此不需要人工调查和收集，可以通过技术手段提取和整理，可以大大降低获取数据的成本。同时，为了降低成本，传统的数据收集过程将试图收集整体数据，而不是收集详细的数据信息。然而，在网络大数据时代，提取整体数据信息和仅收集某一类别的数据之间的差别并不大，并且可以在不显著增加成本的情况下提供更详细和有意义的数据信息。

基于大数据的宏观预测在中国的新进展

目前，利用大数据方法和技术进行宏观经济监测和预测在世界范围内引起了广泛关注。来自不同机构的学者和研究人员进行了大量的研究和应用，并取得了丰硕的成果。然而，从国内来看，该领域的研究和应用还处于起步阶段，与国外相比仍有很大的发展潜力和空间。

国内生产总值是衡量一个国家或地区整体宏观经济状况的核心指标。其长期和短期趋势以及增长拐点通常是宏观经济预测的焦点。目前，利用大数据预测国内生产总值趋势的研究主要是综合利用在线搜索数据、在线爬虫数据和传统政府统计数据等大数据。我们结合经典时间序列模型、计量经济模型、新的高维数据模型、机器学习等方法进行预测，并将“预测”的内涵扩展到“临近预报”。

清华大学经济研究所的一项研究表明，在充分利用国内生产总值自身信息和其他结构化统计指标的基础上，不断增加的互联网搜索行为几乎总能有效地改善预测。

对于国内生产总值的预测，如果将互联网搜索行为变量加入到政府统计变量中，预测可以得到改进。

清华大学社会科学研究所刘教授指出，其根本机制是:一方面，新兴的非结构化大数据信息往往包含大量噪声，在信息质量方面明显不如传统统计数据，但并不构成传统统计数据的替代品。另一方面，新兴的非结构化大数据通常包括传统统计调查数据中无法获得的其他信息，如最新实时信息，因此是对统计数据的有益补充。

在大数据时代，互联网是人们经济生活中不可或缺的工具。人们的网络生活在日常生活中占据着越来越重要的位置，信息获取方式正在向网络渠道转移。通过对互联网用户搜索行为的分析，可以得到用户关注的焦点和消费需求。此外，由于在线搜索数据具有即时性的特点，可以实时反映用户心理和需求的变化。许多学者将在线搜索应用于需要传导时间的指标或经济行为的研究。

中国科学院管理学院的学者孙毅和吕本富基于百度指数中的搜索数据，构建了一个基于互联网的消费者信心指数(ICCI)，可以更准确地预测社会商品的零售总额。作为宏观经济景气一致性指数的先行指标，它们具有较强的预警能力。刘、等学者运用主成分分析法综合分类搜索指数，研究了互联网搜索关键词与台湾消费者信心指数之间的关系，建立的模型能够较好地预测消费者信心指数的拐点，模型拟合度较高。

在宏观经济运行中，物价总水平的波动反映了宏观经济运行，也是影响经济发展和社会稳定的重要因素。随着经济结构的调整和经济的复苏与繁荣

孙毅和吕本富的另一项研究表明，基于百度数据的在线通胀预期指数与通胀趋势高度相关，证明中国的通胀预期是一种适应性预期。然而，张冲和吕本富使用关键词组合来获得搜索索引，然后建立模型来线性拟合CPI。事实证明，在线搜索数据与消费者价格指数之间存在长期稳定的关系。他们发现在线搜索数据和消费者价格指数之间存在一定的滞后关系。他们建立的模型具有很强的时效性，比国家统计局发布的数据提前了一个月左右。此外，与传统预测方法相比，该模型还具有一定的转折点预测能力。

国内学者也在利用搜索大数据研究失业率方面做了一些探索。董恒新(2017)使用在线搜索数据，用五种不同的预测方法研究和分析了中国的季度失业率。研究表明，基于在线搜索数据预测的失业率能够比数据更早地反映失业率的趋势变化。彭庚等人(2013)使用谷歌提供的关键词搜索数据。采用改进的逐步回归方法建立了三个预测失业率的模型。结果表明，三种模型的拟合优度均在90%以上，表明网络搜索数据能够有效预测经济和社会问题。

总的来说，上述研究都表明互联网搜索关键词与经济行为之间有着密切的关系，利用互联网搜索数据进行的研究预测更准确，误差更小。

宏观经济分析中大数据应用的主要瓶颈

目前，基于大数据的宏观经济分析由于数据来源、技术研发等方面的限制，无法完全取代传统的宏观经济分析。

最近发展起来的大数据和大数据的相关技术，无论是爬虫技术、分布式存储技术还是云计算，都是围绕大数据获取、存储和处理超大数据计算问题而发展起来的技术方法。然而，能够真正为大数据所独有的宏观预测模型相对稀缺。此外，在分析经济问题时，大数据大多是描述性的，缺乏结构性，缺乏经济理论支持。

当前，应以传统宏观经济分析为主，辅以大数据方法，不断提高宏观经济分析的准确性、客观性和及时性。中国社会科学院计量经济与技术经济研究所的学者指出，通过大数据技术和方法及时获取数据，结合传统的宏观经济预测和分析模型，不仅可以有效地运用经济学理论解释经济问题，而且可以通过从大数据中获取数据信息，突破传统统计数据中存在的问题，有效地提高宏观经济预测和分析的效果，为宏观经济预测和分析带来新的突破。

总之，大数据不是对传统宏观经济预测模型的创新，而是对传统宏观经济分析和预测方法的补充和改进。我们应该通过改进传统统计分析方法所使用的数据，积极突破传统方法的根本局限性，从而提高模型的预测效果和应用范围。

在应用大数据分析、提高效率以及与其他政策和技术的协调方面，以及在公共服务领域带来变革方面，政府可以增加关注和投资，为经济的进一步发展提供支持。首先，面对大数据带来的技术变革，政府应该将它们纳入政府统计。经济统计应充分利用大数据时代提供的技术和条件，促进政府统计的变革。

其次，面对大数据带来的统计资源的膨胀，政府应该将其统计资源扩大到政府以外，并重视其他数据资源的膨胀。过去，政府自己收集数据，但在大数据时代，每个人都是数据的生产者。例如，谷歌和百度等数据巨头拥有大量政府无法获得的数据资源。政府应该想办法让数据巨人把数据放到统计中，而不是

第三，面对大数据带来的统计对象的膨胀，政府不仅要重视结构化数据，还要重视挖掘非结构化数据，以找到合适的经济统计指标。在大数据时代，非结构化数据包含了更多的信息，利用互联网进行数据挖掘不仅可以获得数字资源，还可以获得文本数据。国家自然科学青年基金项目的一项研究认为，对于政府统计部门来说，应该利用政府的影响力优势，不断加强基于信息技术的非结构化数据的收集和整合(包括来自网络的宏观经济相关文本图像等)。)。

最后，无论是宏观经济的结构化统计数据还是非结构化综合数据，都需要增加数据的频率，如周数据和日数据等。使高频数据能够充分发挥大数据的实时性优势，对宏观经济进行及时预警和风险管理。

在大数据分析技术方面，数据挖掘方法如机器学习在图像或语音识别、自然语言处理等方面的应用。已经发展成熟。同样，机器学习获取复杂知识的能力使其有必要应用于宏观经济分析，这就要求学者们进一步探索宏观经济分析与大数据技术之间的成功契合，并在此基础上构建专门的宏观经济预测系统，实现实时有效的宏观经济监测和风险管理。

经济预测论文参考:

生态经济纸

世界经济和政治杂志

工程经济学论文

宏观经济管理杂志

国际经济与贸易毕业论文选题

金融和经济杂志

本文的结论是，本文是一篇经典经济预测的范文，可作为宏观经济学、数据与预测硕士、本科学位论文经济预测论文开题报告和论文标题写作的参考。