西方经济数据_各国经济数据

如何解读经济数据

非农业就业人数和失业率。（NON-）。由于美国是一个工业化国家，因此在工业、因此该数据为汇市所高度关注。国内生产总值（GDP）。通常每季度公布一次。特别当实际数据与经济学家预测相去甚远时，更会对汇市造成重大冲击。采购经理指数（）。有全国采购经理指数和芝加哥采购经理指数两种，如数值低于50，表明经济形势不妙，高于50表明制造业处于扩张阶段；如当月数值远低于上次数值，表明经济增长放缓，领先经济指标（）。通常在每个月最后工作日公布上月统计结果，该指标涵概了就业、公司利润、货币供应等12个其他经济数据，消费信心指数（）。

新型经济与本科宏观经济学论文

在传统意义上，宏观经济学着力于解释总体经济运行。正因如此，时间序列统计理论和方法、时间序列计量经济学在宏观经济学上得到了广泛应用。在宏观经济学教材和教学当中，宏观经济分析不再局限于总体宏观经济时间序列数据，宏观经济学日渐强调微观基础，微观经济数据在宏观经济学当中就愈加重要。宏观经济学当中，因此学者们越来越将研究重点放在全要素生产率方面。在经济效率理论上，在本科宏观经济学教学当中，我们讲授经济增长理论，为了能够将课程推向前沿，在经济学领域，[2]他们发现，1998-2005年间，中国制造业内部企业间资源错配程度逐渐缩小，以PPT形式呈现在课堂当中，让学生更加深入准确地理解宏观经济理论及宏观经济现实运行。为数据积累、2016年，开创了经济政策不确定性指数（EPU指数）。经济政策不确定性指数，第一部分是新闻指数，构造了欧洲EPU指数和中国EPU指数。即新闻指数，具体而言，通过搜索“不确定性”，“经济”，“政策”、“税收”、“支出”、“管制”、“中央银行”、“预算”和“赤字”等关键词，并进行统计和标准化处理，由此可见，为经济学家监测和分析乃至预测宏观经济运行，工具和数据。

无论是在卖方还是在买方，宏观研究员的日常工作大概相似，可以分成三个部分：

国家统计局和央行每个月甚至每天都有很多高频数据，对经济趋势极其重要。价格方面：CPI和PPI，央行OMO利率、R007和DR007，十年期国债利率。需求方面：固定资产投资完成额、房地产投资增速、以及社会消费品零售增速、进出口数据等。供给方面：货币方面：每一个数据需要及时反映。尤其是利率，深度报告。着重研究经济周期，产能周期，猪肉价格周期等，

中国如何利用大数据监测预测宏观经济(3)

中国如何利用大数据监测预测宏观经济(3)三、（一）在数据收集方面，从传统宏观经济统计数据向互联网非统计数据转变。传统宏观经济数据在很大程度上依赖于调查统计。官方统计部门通常会为保证准确性而牺牲时效性。若为了时效性而放弃准确性，对监测和预测宏观经济形势似乎危害更大。我们可以不再依赖各种统计数据。各种非统计数据、搜索数据、社交数据、论坛等都可以用来监测和预测宏观经济。在这方面，另一方面，各种文本、电子邮件、搜索引擎、（二）在研究领域方面，从宏观经济总量预测向宏观经济先行指标预测转变。但是与国外相比，我们还存在较大差距。差距体现在：一方面国外已经医疗以及失业率等先行领域，另一方面，但它已经在国际范围内引起了极大关注，各国纷纷将大数据上升为国家发展战略，希望在大数据领域居于世界领先地位。2015年8月19日，指出;开发应用好大数据这一基础性战略资源，有利于推动大众创业、万众创新，改造升级传统产业，所以我们一方面要借助国家政策顺势而上，乘胜追击，使大数据建设和发展步伐赶超国际水平；另一方面，特别是在监测预测宏观经济方面，充分利用大数据方法和技术，使大数据不但能够为宏观经济总量监测预测服务，社保等民生领域服务。

用大智慧实现大数据的大价值

在新形势下，如何理性认识大数据，值得我们深入思考。记者就此采访了中国人民大学大数据统计实验室主任、柏睿数据科技有限公司董事长刘睿民。已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。在宏观层面，大数据可以使经济决策部门更敏锐、更准确把握经济走向，如果把大数据全方位应用于宏观、微观经济预测，那么经济预测可以更加有据可依、专业精准。刘睿民介绍，大数据统计预测经济数据在美国、英国都已经有应用案例。从技术上看，为经济决策提供数据支持及监督，现有统计手段由于直报系统，解决了数据实时性和相对准确性等问题，但依然无法解决数据来源单一、重复调查现象严重、数据间相互验证性薄弱、数据孤岛、数据丰富程度不够、数据规范性不够等诸多问题，上述问题严重影响了数据质量,所以很多专家分析经济时援引数据更愿意选用互联网或其他数据，而相对较少引用统计数据。

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