運用大數(shù)據(jù)預測當下

哈爾·瓦里安+馬丁·弗萊明

結(jié)合政府數(shù)據(jù)和私企數(shù)據(jù)，我們可能會得到兩全其美的結(jié)果

在經(jīng)濟學領(lǐng)域，做預測是困難的，對未來的預測尤甚。那么讓我們降低目標，試試預測現(xiàn)在吧。

這樣說來貌似簡單，實則不然，原因是比如失業(yè)率、通脹率以及GDP這樣的數(shù)據(jù)通報，往往都會滯后數(shù)周，或者數(shù)月。因此，我們并不清楚目前所處的階段。

在能夠預測未來之前，我們有必要預測一下當下。

以GDP為例。在美國，這種經(jīng)濟活動數(shù)據(jù)是按季度公布的，通常會滯后一個月。但是，在第一次GDP數(shù)據(jù)公布數(shù)月后，還會再進行兩次修訂。自1975年以來的平均增長率是2.8%，但是首次修訂值的變化平均為0.54%。

而經(jīng)濟學家常常只能采用既失準又過時的數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在來觀察商業(yè)領(lǐng)域的狀況。比如沃爾瑪和塔吉特這樣的大型零售連鎖商店，它們擁有實時數(shù)據(jù)系統(tǒng)，能夠每日甚至每小時進行一次數(shù)據(jù)匯報。聯(lián)邦快遞和UPS快遞公司實時掌握貨物發(fā)運量。

當然金融市場的數(shù)據(jù)更是以每毫秒一次的頻率進行傳輸?，F(xiàn)在計算機已經(jīng)成為大多數(shù)經(jīng)濟交易的中間環(huán)節(jié)。

這其中的很多系統(tǒng)被用于內(nèi)部結(jié)算，但是總的來說，它們所記錄的數(shù)據(jù)對經(jīng)濟活動節(jié)奏的全面理解是有益的，而且，目前某些公司和研究人員就能夠提供這類數(shù)據(jù)。

例如，財捷集團（INTUIT）提供小型企業(yè)就業(yè)指數(shù)、Zillow網(wǎng)站發(fā)布房地產(chǎn)數(shù)據(jù)、IBM電子商務跟蹤每日零售趨勢，麻省理工學院的“十億價格項目”則是基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)以此來提供物價指數(shù)。從谷歌提取關(guān)于“工作”、“招聘”和類似詞語的搜索數(shù)據(jù)，可以對當前失業(yè)率進行有效的估計。

從廣度和詳盡程度上來說，這些數(shù)據(jù)系列都比不上來自政府機構(gòu)的數(shù)據(jù)。但是它們更具有時效性。

在未來的十年里，我們會看到眾多政府機構(gòu)和中央銀行越來越多地利用這種資源。通過運用統(tǒng)計學方法，結(jié)合低頻但精細的政府數(shù)據(jù)和高效的私企數(shù)據(jù)，這樣我們可能會得到兩全其美的結(jié)果：既精確又及時的數(shù)據(jù)。

通過整合公共和私人數(shù)據(jù)并不會讓我們獲得預測經(jīng)濟走向的魔法水晶球，但是它能夠讓我們更加明確現(xiàn)階段所處的位置，這也應該是朝著更完善經(jīng)濟政策的制定目標所邁出的重要一步。