京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据探究经济衰退的到来
当今全球经济风起云涌,全球市场普遍不景气,资本缩水,油价下跌严重,诸多大企业纷纷裁员,一时间经济唱衰的声音越来越多。《大数据文摘--商业与金融专栏》今天刊登一篇全球顶级资本大鳄黑石集团(BlackRock)的内部分析,本文从大数据分析的角度阐述了预测未来全球经济走势的研究方法。
在如今市场的动荡之下,投资者们纷纷质疑经济是否在正确方向上。衰退的论调在决策者的评论和刊物中随处可见,然而投资者究竟是否需要担忧经济衰退的风险呢?我们的分析显示:衰退还未真正到来。与其听信一些传言,不如让大数据帮助我们正确的评估“衰退”一词有多频繁地被提及。探究使用衰退一词的人数可以让我们更清晰的了解人们对经济增长持有悲观态度。我们也可决定是否也应该担忧。对比不久前,我们发现关于衰退的讨论增加了:谷歌趋势的数据表明,人们在互联网搜索“衰退”一词更加频繁了。当“衰退”一词被公众更多的讨论时,我们需要知道实际经济体系中的决策者们是否也持有同样的观点? 投资者和商业领袖们是否和公众一样,对潜在的经济衰退持同样的看法呢?
◆ ◆ ◆
每个季度,BlackRock都会通过分析3000个财报电话会议,来比较CEO和CFO的话题和用词。我们通过研究这些用词中的微小变化来探究他们对热点话题的想法。同样的研究方法也被用于投资者向管理层提问的Q&A环节中。在过去的两个季度里,“衰退”一次确实被更频繁的在Q&A环节提及。然而,几乎没有证据表明管理团队的言论中有相似“衰退”一词的增长。回顾2008年的经融危机场景,这种对比的解释是投资者认为经济已经开始衰退,而管理团队并不这么看。我们同样使用机器阅读了通讯社的新闻报道,例如Dow Jones的文章中显示“衰退”一词的频率有轻微增加。然而08年的全球金融危机时,衰退这个词的增长是十分显著的。从下面的图表也可以看出,经济衰退现并不具有话题性。
金融市场是对预期经济表现和现有风险的反映。不幸的是,经济数据是由一些信息落后的、在经济衰退已经发生之后才知道亡羊补牢的经济学家所提供的。大部分的经济数据只能提供给我们几周甚至几个月前发生的事情。即使第一季度从1月1日到3月31日止,关于第一季度的GDP预估绝对不会在4月28日前发布。更重要的是,经济衰退被定义为连续两个季度的负增长。我们是否在经历衰退?7月29日再来问我吧!或者我们还没面临经济衰退,不过下个季度就开始了,我们在10月28日会告诉你的……你懂的。
收集所有的数据来计算(或者预计)GDP是一项浩大的工程——这就是为什么报告总是来的很迟。然而现在有一些更及时的数据能告诉我们现在的经济正在发生什么。正如你不需要依靠昨晚的天气预报来判断现在是否下雨——你可以看看窗外——我们也可以用一些确切的消息来掌握经济的脉搏。
现在,人们在实体店或网上消费,乘客和货物通过汽车、火车、海运和空运进行周转,个人和公司同样使用信用卡支付。“现测”意在提供一个即时的检测手段,来研究某些不能被实时监控的物体,比如总体经济活跃度。不幸的是,观测经济状态并不像往窗外看看是否下雨这么简单。信息被收集起来,在不同的时间段被检查:失业率每周报告一次,零售业绩每个月一次,GPD则是每个季度一次。不同的测量手段表现也各不相同:工业产品可能会暴涨或暴跌,取决于库存与订单;进出口货物则对汇率反应更加迟缓。幸运的是,有些方法可以解决这些困难。在图像处理软件中,为了寻找一个图片丢失的细节,他们可以通过对相似图片和周围的细节部分进行分析来完善图片。研究者采用相似的手段,来探究在一个季度的数据中到底发生了什么,来与月度报告做比较。统计软件同样可以用于将起伏较大的数据和平缓的数据混合。
◆ ◆ ◆
应用大数据“现测”新方法预测经济未来增长
为了“现测”衰退可能,我们收集了70个不同的数据来源,以提供一个描绘经济活动的画面。这些数据远远超过了典型的LEI,这其中包括了犯罪率,甚至机动车驾驶里程数。因为这些数据来源有着不同的采集频率和时间间隔,我们需要在这些障碍中搭建“桥梁”使他们能形成一个可比较的数据流。通过一个叫Principal Component Analysis(PCA)的统计软件,我们提取出了一个指数,可以说明这系列数据中的大部分变化。这一个变量可以体现当下经济的总体健康状况。我们的“现测”经济健康指数每周更新,并体现了经济活动变化的即时表现。
当指数小于零的时候,说明NBER定义的经济衰退已经来临。我们同样将具体的70个原始数据输入以获得经济具体部分的图景(如花费和信用增长)在下图中,我们将NBER经济衰退周期和我们的指数叠加。如图所示,这个巨大的下降说明了我们的指数对经济衰退的响应度非常好。更重要的是,我们可以看到相似的趋势也在信用和消费上有所表现。指数同样表明,当经济活动减缓时,与过去的三个经济衰退期相比,整体依然健康,就业率依然坚挺,即使最后一张图表明总生产在一定程度上开始减缓增长。
所以经济衰退是否近在眼前?正如之前所说,我们的分析表明衰退并未到来。不过幸亏有大数据和“现测”,我们才不需要依赖事实发生之后的亡羊补牢,同时也可用更好的工具去探究经济衰退的到来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29