学术推文：大数据与宏观经济分析研究综述

摘要：大数据对宏观经济分析具有革命性的意义。在大数据时代，纷繁复杂的数据实时可得，整个社会经济产生了根本的变化。大数据在宏观经济分析应用中最活跃也是最重要的四个领域为:宏观经济数据挖掘、宏观经济预测、宏观经济分析技术和宏观经济政策。本文对大数据背景下宏观经济数据挖掘的来源和宏观经济预测方法进行了评述，探讨了大数据分析技术如何将机器学习算法引入宏观经济分析，利用LASSO算法解决“维数灾难”。本文还研究了大数据对宏观经济政策制定的影响，并在此基础上对大数据背景下的中国宏观经济分析提出了对策建议，认为政府应加大扶持力度，搭建平台，及早建立基于大数据的宏观经济分析模型，并加强学科和专业教育。

综述思路：引言主要对大数据的特征进行描述，从4V的视角对数据体量巨大，处理速度快，数据类型繁多，价值密度低等方面进行论述。

随着大数据对整个社会和经济发展的影响越来越深刻，将大数据应用到宏观经济研究领域是必然趋势。实际上，大数据研究首先在行业研究，商务分析和企业应用层面快速发展，并逐渐影响到经济分析的各个领域，但是大数据对宏观经济分析也具有革命性意义。首先，现代化信息技术发展极大地扩宽了信息来源。大数据时代的重大变化是海量的可得数据。其次，大数据时代信息获得的速度大大提高，很多信息实时可得。而传统的宏观数据具有很强的滞后性，例如季度GDP数据往往滞后1个月。第三，大数据带来宏观经济分析的方法论变革，从样本数据走向整体数据，从因果分析转向相关分析。第四，大数据促进宏观经济分析技术的变革。由传统非结构数据向结构化数据转型。

进一步，讲到数据挖掘、机器学习、LASSO等处理大数据的技术以及在宏观经济分析中的应用，但视乎没有把握问题的本质。未来将大数据应用到宏观经济研究中是一个大趋势，但是一定要有一个载体，没有载体的描述将是空中楼阁，就像互联网技术应用于传统产业，可以带来传统产业的结构升级。同样，大数据也要找到应用对象，才能找到研究的创新点和研究的深度。