抓取经济数据_智慧经济数据

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。

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。

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我们知道，中国在联合国向世界作出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”承诺，大力推进能源清洁低碳发展，力争2030年单位GDP碳排放较2005年下降65%以上，从“十四五”时期经济社会发展看，碳排放与经济发展息息相关，经济发展需要消耗能源。能源消耗和碳排放量之间，如何换算。我们怎么做到一边发展一边减少排放。

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（）。

新华社记者谢希瑶、周圆

今年前三季度，中国经济同比增长9.8%，两年平均增长5.2%。三季度同比增长4.9%，两年平均增长4.9%。如何看待当前经济走势。中国经济增长后劲何在。多位经济学家表示，要全面客观看待季度经济增速放缓，数据显示，我国经济同比增速分别为18.3%、7.9%、4.9%，两年平均增速分别为5.0%、5.5%、4.9%。

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