新浪经济数据_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（）。

大数据时代，经济新闻报道要怎么做？

大数据将改变传统经济新闻生产模式。在大数据时代，大数据技术将渗透新闻生产环节，另一方面，通过计算机利用相关算法，半分钟就可以出炉一篇报道。Narrative自成立以来被很多机构看好，2013年有消息称，并对该公司进行了投资。2014年12月，用于优化自动化写作服务。社会化媒体与大数据技术相结合进行经济新闻生产将成为一种必然趋势。大数据将淡化媒体信息，改变经济新闻业务流程。在大数据时代，如何更好地获取和搜集、采用数据，随着大数据技术不断渗透关键业务流程，记者和编辑在寻找新闻线索和选题上，进行新闻采访和深层次数据挖掘，编写新闻报道。2013年以来，《华尔街日报》、《纽约时报》、《经济学人》等媒体都曾公开表示自己与大数据技术服务公司建立了密切合作，信息采集可以使用智能机器自动完成。Narrative在2013年曾为少年棒球联盟创作新闻资讯，媒体人员将继续在音视频经济报道中扮演主要角色。

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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