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基于大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)理論與方法
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基于大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)理論與方法 版權(quán)信息
- ISBN：9787302594031
- 條形碼：9787302594031 ; 978-7-302-59403-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)理論與方法 本書特色
首先，該專著是哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重大課題攻關(guān)項(xiàng)目“基于大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)理論與方法研究”這一重大課題的直接研究成果；其次,該成果能夠深刻揭示經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)波動(dòng)規(guī)律，從而能對(duì)大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)進(jìn)行有效地預(yù)測(cè)預(yù)警；再次，通過該專著的出版，有望部分凝聚整合國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)科的學(xué)術(shù)力量，積若干年的持續(xù)研究，激發(fā)產(chǎn)出一批具有原創(chuàng)性和學(xué)術(shù)價(jià)值、在國(guó)內(nèi)外具有較大學(xué)術(shù)影響、能夠傳之后世的重大學(xué)術(shù)成果，并以此托舉出若干學(xué)養(yǎng)深厚的學(xué)術(shù)大家，奠定我國(guó)在該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)領(lǐng)先地位，由此可見該專著出版具有重大的理論意義和實(shí)踐價(jià)值；*后，該專著內(nèi)容新穎，跟蹤國(guó)際前沿研究，論述淺入遷出，明晰透徹，富有啟發(fā)性。
基于大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)理論與方法 內(nèi)容簡(jiǎn)介
該專著的研究?jī)?nèi)容涉及到兩方面：一是“大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)理論與方法研究”；二是“經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析理論、方法重構(gòu)研究”。 前者主要研究?jī)?nèi)容包括：經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源與指標(biāo)采集；大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)；大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)測(cè)；大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)警和大數(shù)據(jù)政策模擬這五個(gè)部分；后者主要研究?jī)?nèi)容包括：致力于解決大數(shù)據(jù)時(shí)代下經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論框架的重新構(gòu)建以及這些理論與其他學(xué)科交叉應(yīng)用研究等一系列的重大理論與應(yīng)用問題，這些國(guó)際前沿研究主要內(nèi)容包括：經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論的發(fā)展研究；以及經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)基本理論的應(yīng)用。
基于大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)理論與方法 目錄
第 1 章 緒論 1
1.1 經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的意義及研究現(xiàn)狀 1
1.2 大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀 5
1.3 大數(shù)據(jù)下經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的革新 9
1.4 大數(shù)據(jù)下經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 10
1.5 研究技術(shù)路線 11
第 2 章 大數(shù)據(jù)分析方法 12
2.1 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法 12
2.1.1 嶺回歸 12
2.1.2 LASSO 回歸 13
2.1.3 加罰方法的推廣 13
2.1.4 小角回歸 14
2.1.5 主成分分析 15
2.2 機(jī)器學(xué)算法 16
2.2.1 決策樹 16
2.2.2 提升方法 18
2.2.3 隨機(jī)森林 19
2.2.4 支持向量機(jī) 20
2.2.5 邏輯回歸 21
2.2.6 Apriori 算法 21
2.3 深度學(xué) 22
2.3.1 投影追蹤 23
2.3.2 經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 23
2.4 本章小結(jié) 25
第 3 章 大數(shù)據(jù)背景下的經(jīng)濟(jì)總量運(yùn)行監(jiān)測(cè)研究 28
3.1 引言 28
3.1.1 現(xiàn)有 GDP 核算方法 28
3.1.2 GDP 的擴(kuò)展:GDI 和 GNI 29
3.1.3 大數(shù)據(jù)背景下的 GDP 30
3.2 高維數(shù)據(jù)集下 GDP 的監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè) 31
3.2.1 動(dòng)態(tài)因子模型 31
3.2.2 關(guān)于選擇預(yù)測(cè)變量的降維方法 32
3.3 利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè) GDP 33
3.3.1 結(jié)合圖片信息監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè) GDP 34
3.3.2 互聯(lián)網(wǎng)搜索行為監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè) GDP 35
3.4 GDP 偏差的估計(jì)及預(yù)測(cè) 37
3.4.1 GDP 偏差的定義 37
3.4.2 模型及實(shí)證結(jié)果 38
3.5 本章小結(jié) 42
第 4 章 大數(shù)據(jù)背景下金融風(fēng)險(xiǎn)管理 44
4.1 引言 44
4.2 金融風(fēng)險(xiǎn)的研究現(xiàn)狀 45
4.2.1 風(fēng)險(xiǎn)值的研究現(xiàn)狀 45
4.2.2 收益波動(dòng)率的研究現(xiàn)狀 46
4.2.3 期望虧空的研究現(xiàn)狀 47
4.3 金融風(fēng)險(xiǎn)度量 47
4.3.1 風(fēng)險(xiǎn)值及估計(jì)方法 47
4.3.2 收益波動(dòng)率及其估計(jì) 54
4.3.3 期望虧空模型及其估計(jì) 62
4.4 大數(shù)據(jù)下金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究 70
4.4.1 大數(shù)據(jù)診斷 71
4.4.2 大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 81
4.4.3 大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法 82
4.4.4 大數(shù)據(jù)下金融風(fēng)險(xiǎn)的研究現(xiàn)狀 84
4.5 案例分析 86
4.5.1 稀疏 VAR 在股票收益率研究中的應(yīng)用 86
4.5.2 基于經(jīng)驗(yàn)分布的混合連接函數(shù)及其在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用 93
4.6 本章小結(jié) 101
第 5 章 大數(shù)據(jù)背景下的財(cái)政稅收監(jiān)測(cè)研究 102
5.1 引言 102
5.2 我國(guó)稅收監(jiān)測(cè)總體狀況 103
5.2.1 稅收的主要組成及監(jiān)測(cè)指標(biāo) 103
5.2.2 稅收監(jiān)測(cè)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 105
5.2.3 大數(shù)據(jù)下監(jiān)測(cè)稅收指標(biāo)的意義 106
5.3 稅收分析相關(guān)概念 107
5.3.1 稅收大數(shù)據(jù) 107
5.3.2 稅收風(fēng)險(xiǎn)管理 108
5.3.3 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論 109
5.4 案例分析 110
5.4.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的稅收監(jiān)測(cè)案例選擇研究 110
5.4.2 基于屬性約簡(jiǎn)的支持向量機(jī)模型在稅收監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用 115
5.5 本章小結(jié) 119
第 6 章 基于對(duì)外貿(mào)易大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)分析 121
6.1 引言 121
6.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代的對(duì)外貿(mào)易 121
6.2.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)外貿(mào)易的機(jī)遇和挑戰(zhàn) 121
6.2.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)外貿(mào)易發(fā)展措施建議 122
6.2.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)外貿(mào)易統(tǒng)計(jì)的新挑戰(zhàn) 123
6.2.4 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)外貿(mào)易統(tǒng)計(jì)工作的建議 124
6.3 對(duì)外貿(mào)易可持續(xù)發(fā)展的評(píng)指標(biāo) 124
6.3.1 經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo) E 124
6.3.2 生態(tài)效益指標(biāo) B 126
6.3.3 社會(huì)效益指標(biāo) S 127
6.4 大數(shù)據(jù)背景下對(duì)外貿(mào)易監(jiān)測(cè)的研究 127
6.4.1 指標(biāo)的計(jì)算與合成 127
6.4.2 模型構(gòu)建和預(yù)測(cè) 128
6.5 對(duì)外貿(mào)易監(jiān)測(cè)的實(shí)例研究 132
6.5.1 基于大數(shù)據(jù)的云南省外貿(mào)依存度分析 132
6.5.2 基于 ARIMA 與 BP 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合模型的對(duì)外出口貿(mào)易預(yù)測(cè) 137
6.6 本章小結(jié) 140
第 7 章 大數(shù)據(jù)背景下的商業(yè)貿(mào)易監(jiān)測(cè)研究 141
7.1 引言 141
7.2 大數(shù)據(jù)對(duì)貿(mào)易統(tǒng)計(jì)的影響 141
7.3 主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 143
7.3.1 交易指標(biāo) 143
7.3.2 流數(shù)據(jù) 144
7.4 大數(shù)據(jù)背景下的貿(mào)易統(tǒng)計(jì)方法 144
7.4.1 貿(mào)易數(shù)據(jù)的獲取和整理 145
7.4.2 數(shù)據(jù)分析和詮釋 146
7.5 案例分析 147
7.5.1 基于時(shí)間序列和經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的雜志銷售量預(yù)測(cè) 147
7.5.2 網(wǎng)絡(luò)搜索與汽車之間的關(guān)系分析 151
7.6 本章小結(jié) 154
第 8 章 大數(shù)據(jù)背景下的物水平監(jiān)測(cè)研究 156
8.1 引言 156
8.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展與應(yīng)用 156
8.3 物水平及相關(guān)格指數(shù) 160
8.4 大數(shù)據(jù)與居民消費(fèi)格指數(shù) 164
8.4.1 CPI 在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)中的意義 165
8.4.2 大數(shù)據(jù)對(duì) CPI 產(chǎn)生的影響 166
8.5 案例分析 167
8.5.1 掃描數(shù)據(jù)編制 CPI 167
8.5.2 支持向量回歸 171
8.6 本章小結(jié) 174
第 9 章 大數(shù)據(jù)背景下的居民消費(fèi)監(jiān)測(cè)研究 176
9.1 引言 176
9.1.1 大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi) 176
9.1.2 消費(fèi)者信心指數(shù) 177
9.1.3 消費(fèi)結(jié)構(gòu)及居民收支 178
9.2 通過對(duì)大數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)分析預(yù)測(cè)消費(fèi)者產(chǎn)品需求 178
9.2.1 大數(shù)據(jù)背景下影響消費(fèi)的關(guān)鍵因素 178
9.2.2 數(shù)據(jù)挖掘及模型建立 180
9.2.3 案例分析 183
9.3 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)在消費(fèi)者信心指數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 184
9.3.1 網(wǎng)絡(luò)搜索行為與消費(fèi)者信心的關(guān)聯(lián)分析 184
9.3.2 變量選擇及模型建立 185
9.4 基于高維大數(shù)據(jù)探究收入與消費(fèi)之間的關(guān)系 187
9.4.1 模型及方法 189
9.4.2 案例分析 191
9.5 本章小結(jié) 194
第 10 章 大數(shù)據(jù)背景下的失業(yè)監(jiān)測(cè)研究 196
10.1 引言 196
10.2 失業(yè)大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀 196
10.2.1 失業(yè)大數(shù)據(jù)：宏觀角度 196
10.2.2 失業(yè)大數(shù)據(jù)：微觀角度 198
10.3 監(jiān)測(cè)失業(yè)率的模型與方法 201
10.3.1 監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)模型 203
10.3.2 人工經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 207
10.3.3 支持向量回歸 211
10.3.4 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)分位回歸的失業(yè)率監(jiān)測(cè) 213
10.4 案例分析 214
10.4.1 人口老齡化與就業(yè)結(jié)構(gòu)研究 214
10.4.2 OECD 失業(yè)率研究 221
10.5 本章小結(jié) 229
第 11 章 交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)背景下的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè) 230
11.1 引言 230
11.2 交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系 230
11.2.1 交通固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系 231
11.2.2 交通運(yùn)輸量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系 233
11.3 交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù) 237
11.3.1 交通大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式與內(nèi)容 238
11.3.2 交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 241
11.4 交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè) 241
11.4.1 基于傳統(tǒng)交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)方法 241
11.4.2 經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)方式在交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)背景下的轉(zhuǎn)變 246
11.5 案例分析 247
11.5.1 動(dòng)機(jī)與背景 248
11.5.2 數(shù)據(jù)與模型 248
11.5.3 實(shí)證結(jié)果展示 249
11.5.4 結(jié)論 251
11.6 本章小結(jié) 252
第 12 章 大數(shù)據(jù)背景下房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)的理論研究 253
12.1 引言 253
12.2 房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)指標(biāo)內(nèi)容 253
12.2.1 國(guó)房景氣指數(shù) 254
12.2.2 按功能分類的監(jiān)測(cè)指標(biāo) 255
12.3 大數(shù)據(jù)與房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè) 257
12.3.1 房地產(chǎn)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)點(diǎn) 257
12.3.2 大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用現(xiàn)狀 258
12.3.3 基于大數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)的意義 260
12.4 案例分析 260
12.4.1 基于面板分位回歸的房預(yù)測(cè) 261
12.4.2 基于多期雙重差分模型的房與限購令的實(shí)證研究 266
12.5 本章小結(jié) 275
第 13 章 基于移動(dòng)支付大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)分析方法 277
13.1 引言 277
13.2 研究背景與現(xiàn)狀 278
13.2.1 國(guó)外移動(dòng)支付發(fā)展歷程 278
13.2.2 國(guó)內(nèi)移動(dòng)支付發(fā)展歷程 279
13.3 移動(dòng)支付與經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)的關(guān)系 280
13.3.1 移動(dòng)支付對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行的影響 281
13.3.2 移動(dòng)支付行為對(duì)經(jīng)濟(jì)金融的意義 282
13.4 當(dāng)前移動(dòng)大數(shù)據(jù)的點(diǎn) 283
13.4.1 移動(dòng)數(shù)據(jù)固有的大數(shù)據(jù)征 283
13.4.2 移動(dòng)數(shù)據(jù)的有大數(shù)據(jù)征 284
13.4.3 移動(dòng)大數(shù)據(jù)搜集與計(jì)算問題 286
13.5 針對(duì)移動(dòng)支付大數(shù)據(jù)的前沿統(tǒng)計(jì)理論與方法 286
13.5.1 描述類方法 286
13.5.2 預(yù)測(cè)類方法 287
13.6 案例分析 292
13.6.1 利用大數(shù)據(jù)分析殊事件對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況的影響 292
13.6.2 通過移動(dòng)支付行為監(jiān)測(cè)城市區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r 294
13.7 本章小結(jié) 295
第 14 章 函數(shù)型大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模理論方法及其應(yīng)用研究 296
14.1 引言 296
14.1.1 挑戰(zhàn)性前沿問題 296
14.1.2 幾類金融時(shí)間序列 296
14.1.3 條件自回歸風(fēng)險(xiǎn)值（CAViaR）模型 297
14.1.4 ARFIMA 過程 298
14.2 幾類函數(shù)型大數(shù)據(jù)建模 298
14.2.1 復(fù)雜多元函數(shù)型大數(shù)據(jù)分層分位回歸建模 298
14.2.2 非平穩(wěn)函數(shù)型時(shí)間序列分析 302
14.2.3 時(shí)變征的非參數(shù)檢驗(yàn) 304
14.2.4 高維非平穩(wěn)序列的跳點(diǎn)估計(jì)和降維 305
14.3 時(shí)間序列模型 307
14.3.1 概念 307
14.3.2 ARMA 過程 309
14.3.3 時(shí)域分析 313
14.3.4 時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)分析 315
14.3.5 預(yù)測(cè) 316
14.4 ARCH 模型和 GARCH 模型 318
14.4.1 ARCH 模型 318
14.4.2 GARCH 模型 324
14.4.3 GARCH 模型的簡(jiǎn)單擴(kuò)展 327
14.4.4 GARCH 模型的幾類推廣形式 328
14.4.5 GARCH 模型擬合 329
14.4.6 波動(dòng)率預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)度量估計(jì) 334
14.5 條件自回歸風(fēng)險(xiǎn)值的分位數(shù)回歸 338
14.5.1 風(fēng)險(xiǎn)值模型 338
14.5.2 CAViaR 339
14.5.3 分位數(shù)回歸 340
14.5.4 分位數(shù)模型檢驗(yàn) 343
14.5.5 實(shí)證結(jié)果 344
14.5.6 結(jié)論 349
14.5.7 附錄：假設(shè) 349
14.6 ARFIMA 過程 351
14.6.1 介紹 351
14.6.2 獨(dú)立誤差的情況 353
14.6.3 條件異方差誤差的情況 355
14.6.4 模擬研究 358
14.7 本章小結(jié) 359
第 15 章 總結(jié)與展望 360
參考文獻(xiàn) 365
1.1 經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的意義及研究現(xiàn)狀 1
1.2 大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀 5
1.3 大數(shù)據(jù)下經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)的革新 9
1.4 大數(shù)據(jù)下經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 10
1.5 研究技術(shù)路線 11
第 2 章 大數(shù)據(jù)分析方法 12
2.1 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法 12
2.1.1 嶺回歸 12
2.1.2 LASSO 回歸 13
2.1.3 加罰方法的推廣 13
2.1.4 小角回歸 14
2.1.5 主成分分析 15
2.2 機(jī)器學(xué)算法 16
2.2.1 決策樹 16
2.2.2 提升方法 18
2.2.3 隨機(jī)森林 19
2.2.4 支持向量機(jī) 20
2.2.5 邏輯回歸 21
2.2.6 Apriori 算法 21
2.3 深度學(xué) 22
2.3.1 投影追蹤 23
2.3.2 經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 23
2.4 本章小結(jié) 25
第 3 章 大數(shù)據(jù)背景下的經(jīng)濟(jì)總量運(yùn)行監(jiān)測(cè)研究 28
3.1 引言 28
3.1.1 現(xiàn)有 GDP 核算方法 28
3.1.2 GDP 的擴(kuò)展:GDI 和 GNI 29
3.1.3 大數(shù)據(jù)背景下的 GDP 30
3.2 高維數(shù)據(jù)集下 GDP 的監(jiān)測(cè)及預(yù)測(cè) 31
3.2.1 動(dòng)態(tài)因子模型 31
3.2.2 關(guān)于選擇預(yù)測(cè)變量的降維方法 32
3.3 利用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè) GDP 33
3.3.1 結(jié)合圖片信息監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè) GDP 34
3.3.2 互聯(lián)網(wǎng)搜索行為監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè) GDP 35
3.4 GDP 偏差的估計(jì)及預(yù)測(cè) 37
3.4.1 GDP 偏差的定義 37
3.4.2 模型及實(shí)證結(jié)果 38
3.5 本章小結(jié) 42
第 4 章 大數(shù)據(jù)背景下金融風(fēng)險(xiǎn)管理 44
4.1 引言 44
4.2 金融風(fēng)險(xiǎn)的研究現(xiàn)狀 45
4.2.1 風(fēng)險(xiǎn)值的研究現(xiàn)狀 45
4.2.2 收益波動(dòng)率的研究現(xiàn)狀 46
4.2.3 期望虧空的研究現(xiàn)狀 47
4.3 金融風(fēng)險(xiǎn)度量 47
4.3.1 風(fēng)險(xiǎn)值及估計(jì)方法 47
4.3.2 收益波動(dòng)率及其估計(jì) 54
4.3.3 期望虧空模型及其估計(jì) 62
4.4 大數(shù)據(jù)下金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究 70
4.4.1 大數(shù)據(jù)診斷 71
4.4.2 大數(shù)據(jù)處理技術(shù) 81
4.4.3 大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法 82
4.4.4 大數(shù)據(jù)下金融風(fēng)險(xiǎn)的研究現(xiàn)狀 84
4.5 案例分析 86
4.5.1 稀疏 VAR 在股票收益率研究中的應(yīng)用 86
4.5.2 基于經(jīng)驗(yàn)分布的混合連接函數(shù)及其在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用 93
4.6 本章小結(jié) 101
第 5 章 大數(shù)據(jù)背景下的財(cái)政稅收監(jiān)測(cè)研究 102
5.1 引言 102
5.2 我國(guó)稅收監(jiān)測(cè)總體狀況 103
5.2.1 稅收的主要組成及監(jiān)測(cè)指標(biāo) 103
5.2.2 稅收監(jiān)測(cè)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 105
5.2.3 大數(shù)據(jù)下監(jiān)測(cè)稅收指標(biāo)的意義 106
5.3 稅收分析相關(guān)概念 107
5.3.1 稅收大數(shù)據(jù) 107
5.3.2 稅收風(fēng)險(xiǎn)管理 108
5.3.3 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警理論 109
5.4 案例分析 110
5.4.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的稅收監(jiān)測(cè)案例選擇研究 110
5.4.2 基于屬性約簡(jiǎn)的支持向量機(jī)模型在稅收監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用 115
5.5 本章小結(jié) 119
第 6 章 基于對(duì)外貿(mào)易大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)分析 121
6.1 引言 121
6.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代的對(duì)外貿(mào)易 121
6.2.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)外貿(mào)易的機(jī)遇和挑戰(zhàn) 121
6.2.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)外貿(mào)易發(fā)展措施建議 122
6.2.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)外貿(mào)易統(tǒng)計(jì)的新挑戰(zhàn) 123
6.2.4 大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)外貿(mào)易統(tǒng)計(jì)工作的建議 124
6.3 對(duì)外貿(mào)易可持續(xù)發(fā)展的評(píng)指標(biāo) 124
6.3.1 經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo) E 124
6.3.2 生態(tài)效益指標(biāo) B 126
6.3.3 社會(huì)效益指標(biāo) S 127
6.4 大數(shù)據(jù)背景下對(duì)外貿(mào)易監(jiān)測(cè)的研究 127
6.4.1 指標(biāo)的計(jì)算與合成 127
6.4.2 模型構(gòu)建和預(yù)測(cè) 128
6.5 對(duì)外貿(mào)易監(jiān)測(cè)的實(shí)例研究 132
6.5.1 基于大數(shù)據(jù)的云南省外貿(mào)依存度分析 132
6.5.2 基于 ARIMA 與 BP 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合模型的對(duì)外出口貿(mào)易預(yù)測(cè) 137
6.6 本章小結(jié) 140
第 7 章 大數(shù)據(jù)背景下的商業(yè)貿(mào)易監(jiān)測(cè)研究 141
7.1 引言 141
7.2 大數(shù)據(jù)對(duì)貿(mào)易統(tǒng)計(jì)的影響 141
7.3 主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 143
7.3.1 交易指標(biāo) 143
7.3.2 流數(shù)據(jù) 144
7.4 大數(shù)據(jù)背景下的貿(mào)易統(tǒng)計(jì)方法 144
7.4.1 貿(mào)易數(shù)據(jù)的獲取和整理 145
7.4.2 數(shù)據(jù)分析和詮釋 146
7.5 案例分析 147
7.5.1 基于時(shí)間序列和經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的雜志銷售量預(yù)測(cè) 147
7.5.2 網(wǎng)絡(luò)搜索與汽車之間的關(guān)系分析 151
7.6 本章小結(jié) 154
第 8 章 大數(shù)據(jù)背景下的物水平監(jiān)測(cè)研究 156
8.1 引言 156
8.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展與應(yīng)用 156
8.3 物水平及相關(guān)格指數(shù) 160
8.4 大數(shù)據(jù)與居民消費(fèi)格指數(shù) 164
8.4.1 CPI 在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)中的意義 165
8.4.2 大數(shù)據(jù)對(duì) CPI 產(chǎn)生的影響 166
8.5 案例分析 167
8.5.1 掃描數(shù)據(jù)編制 CPI 167
8.5.2 支持向量回歸 171
8.6 本章小結(jié) 174
第 9 章 大數(shù)據(jù)背景下的居民消費(fèi)監(jiān)測(cè)研究 176
9.1 引言 176
9.1.1 大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi) 176
9.1.2 消費(fèi)者信心指數(shù) 177
9.1.3 消費(fèi)結(jié)構(gòu)及居民收支 178
9.2 通過對(duì)大數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)分析預(yù)測(cè)消費(fèi)者產(chǎn)品需求 178
9.2.1 大數(shù)據(jù)背景下影響消費(fèi)的關(guān)鍵因素 178
9.2.2 數(shù)據(jù)挖掘及模型建立 180
9.2.3 案例分析 183
9.3 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)在消費(fèi)者信心指數(shù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用 184
9.3.1 網(wǎng)絡(luò)搜索行為與消費(fèi)者信心的關(guān)聯(lián)分析 184
9.3.2 變量選擇及模型建立 185
9.4 基于高維大數(shù)據(jù)探究收入與消費(fèi)之間的關(guān)系 187
9.4.1 模型及方法 189
9.4.2 案例分析 191
9.5 本章小結(jié) 194
第 10 章 大數(shù)據(jù)背景下的失業(yè)監(jiān)測(cè)研究 196
10.1 引言 196
10.2 失業(yè)大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀 196
10.2.1 失業(yè)大數(shù)據(jù)：宏觀角度 196
10.2.2 失業(yè)大數(shù)據(jù)：微觀角度 198
10.3 監(jiān)測(cè)失業(yè)率的模型與方法 201
10.3.1 監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)模型 203
10.3.2 人工經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 207
10.3.3 支持向量回歸 211
10.3.4 網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)分位回歸的失業(yè)率監(jiān)測(cè) 213
10.4 案例分析 214
10.4.1 人口老齡化與就業(yè)結(jié)構(gòu)研究 214
10.4.2 OECD 失業(yè)率研究 221
10.5 本章小結(jié) 229
第 11 章 交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)背景下的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè) 230
11.1 引言 230
11.2 交通運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系 230
11.2.1 交通固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系 231
11.2.2 交通運(yùn)輸量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系 233
11.3 交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù) 237
11.3.1 交通大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式與內(nèi)容 238
11.3.2 交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)的應(yīng)用 241
11.4 交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè) 241
11.4.1 基于傳統(tǒng)交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)方法 241
11.4.2 經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)方式在交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)背景下的轉(zhuǎn)變 246
11.5 案例分析 247
11.5.1 動(dòng)機(jī)與背景 248
11.5.2 數(shù)據(jù)與模型 248
11.5.3 實(shí)證結(jié)果展示 249
11.5.4 結(jié)論 251
11.6 本章小結(jié) 252
第 12 章 大數(shù)據(jù)背景下房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)的理論研究 253
12.1 引言 253
12.2 房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行監(jiān)測(cè)指標(biāo)內(nèi)容 253
12.2.1 國(guó)房景氣指數(shù) 254
12.2.2 按功能分類的監(jiān)測(cè)指標(biāo) 255
12.3 大數(shù)據(jù)與房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè) 257
12.3.1 房地產(chǎn)行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)點(diǎn) 257
12.3.2 大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用現(xiàn)狀 258
12.3.3 基于大數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)的意義 260
12.4 案例分析 260
12.4.1 基于面板分位回歸的房預(yù)測(cè) 261
12.4.2 基于多期雙重差分模型的房與限購令的實(shí)證研究 266
12.5 本章小結(jié) 275
第 13 章 基于移動(dòng)支付大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)分析方法 277
13.1 引言 277
13.2 研究背景與現(xiàn)狀 278
13.2.1 國(guó)外移動(dòng)支付發(fā)展歷程 278
13.2.2 國(guó)內(nèi)移動(dòng)支付發(fā)展歷程 279
13.3 移動(dòng)支付與經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)的關(guān)系 280
13.3.1 移動(dòng)支付對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行的影響 281
13.3.2 移動(dòng)支付行為對(duì)經(jīng)濟(jì)金融的意義 282
13.4 當(dāng)前移動(dòng)大數(shù)據(jù)的點(diǎn) 283
13.4.1 移動(dòng)數(shù)據(jù)固有的大數(shù)據(jù)征 283
13.4.2 移動(dòng)數(shù)據(jù)的有大數(shù)據(jù)征 284
13.4.3 移動(dòng)大數(shù)據(jù)搜集與計(jì)算問題 286
13.5 針對(duì)移動(dòng)支付大數(shù)據(jù)的前沿統(tǒng)計(jì)理論與方法 286
13.5.1 描述類方法 286
13.5.2 預(yù)測(cè)類方法 287
13.6 案例分析 292
13.6.1 利用大數(shù)據(jù)分析殊事件對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況的影響 292
13.6.2 通過移動(dòng)支付行為監(jiān)測(cè)城市區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r 294
13.7 本章小結(jié) 295
第 14 章 函數(shù)型大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模理論方法及其應(yīng)用研究 296
14.1 引言 296
14.1.1 挑戰(zhàn)性前沿問題 296
14.1.2 幾類金融時(shí)間序列 296
14.1.3 條件自回歸風(fēng)險(xiǎn)值（CAViaR）模型 297
14.1.4 ARFIMA 過程 298
14.2 幾類函數(shù)型大數(shù)據(jù)建模 298
14.2.1 復(fù)雜多元函數(shù)型大數(shù)據(jù)分層分位回歸建模 298
14.2.2 非平穩(wěn)函數(shù)型時(shí)間序列分析 302
14.2.3 時(shí)變征的非參數(shù)檢驗(yàn) 304
14.2.4 高維非平穩(wěn)序列的跳點(diǎn)估計(jì)和降維 305
14.3 時(shí)間序列模型 307
14.3.1 概念 307
14.3.2 ARMA 過程 309
14.3.3 時(shí)域分析 313
14.3.4 時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)分析 315
14.3.5 預(yù)測(cè) 316
14.4 ARCH 模型和 GARCH 模型 318
14.4.1 ARCH 模型 318
14.4.2 GARCH 模型 324
14.4.3 GARCH 模型的簡(jiǎn)單擴(kuò)展 327
14.4.4 GARCH 模型的幾類推廣形式 328
14.4.5 GARCH 模型擬合 329
14.4.6 波動(dòng)率預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)度量估計(jì) 334
14.5 條件自回歸風(fēng)險(xiǎn)值的分位數(shù)回歸 338
14.5.1 風(fēng)險(xiǎn)值模型 338
14.5.2 CAViaR 339
14.5.3 分位數(shù)回歸 340
14.5.4 分位數(shù)模型檢驗(yàn) 343
14.5.5 實(shí)證結(jié)果 344
14.5.6 結(jié)論 349
14.5.7 附錄：假設(shè) 349
14.6 ARFIMA 過程 351
14.6.1 介紹 351
14.6.2 獨(dú)立誤差的情況 353
14.6.3 條件異方差誤差的情況 355
14.6.4 模擬研究 358
14.7 本章小結(jié) 359
第 15 章 總結(jié)與展望 360
參考文獻(xiàn) 365
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基于大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)理論與方法 作者簡(jiǎn)介
田茂再，南開大學(xué)概率統(tǒng)計(jì)博士，統(tǒng)計(jì)學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心副主任。是德國(guó)HUMBOLADT大學(xué)SFB 649 FELLOW重大科研項(xiàng)目中方首席科學(xué)家，是美國(guó)耶魯大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)、英國(guó)曼徹斯特大學(xué)等大學(xué)的高級(jí)訪問教授,曾經(jīng)入選新世紀(jì)優(yōu)秀人才、甘肅省“飛天學(xué)者”和蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)“興隆學(xué)者”特聘教授、新疆維吾爾自治區(qū)“天山學(xué)者”特聘教授以及中國(guó)人民大學(xué)首批杰出學(xué)者。他先后主持省部級(jí)、國(guó)家級(jí)項(xiàng)目30余項(xiàng)，在國(guó)內(nèi)外發(fā)表300余篇文章，著書10余部，獲省部級(jí)及以上獎(jiǎng)勵(lì)10余項(xiàng)
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