Как технологии помогут экономистам делать лучшие прогнозы?

Могут ли технологии, такие как AI, BI и Big Data, помочь экономистам делать более точные прогнозы и тестировать модели для решения таких проблем, как «Какой уровень налогового стимулирования лучше для конкретной страны?»

Это что-то на будущее или его уже использовали?

— Гильерме де Хесус Сантос
источник

Я думаю, что этот вопрос является неопределенным, поэтому ответ может быть только да и нет. Конечно, новая технология помогает во многих ситуациях и для множества проблем, но, с другой стороны, она вносит еще один слой сложности в экономический мир. И на мой взгляд, сомнительно, если предсказуемое будущее само по себе является ценностью? Можно было бы выглядеть как Храбрый Новый Мир.

— giftnuss

Этот вопрос слишком расплывчатый. Вы знакомы с методами, применяемыми в настоящее время?

— EconJohn

@EconJohn Нет, я не знаком, я не экономист, просто любопытный человек, который хочет лучше понять вещи. Как я могу улучшить свой вопрос? Я хотел бы знать, что эти технологии помогут экономисту симулировать ситуации и попытаться сделать более точные прогнозы по экономике, как метеорологи делают с компьютерными симуляторами для прогнозирования изменений климата.

— Гильерме де Хесус Сантос

@GuilhermedeJesusSantos Ах, я вижу.

— EconJohn

Ответы:

Я по образованию экономист, а также программист и работаю со многими специалистами по данным, поэтому я немного разбираюсь в этой области. Один из моих проектов в Институте Урбанистики пытается устранить разрыв между этими областями, и часть нашей работы, поддержанная Фондом Слоана, доступна для общественности здесь.

В некоторой степени ответ - да, но есть и огромные препятствия. Некоторые из них преодолимы с работой, например, различия в терминологии, платформах программирования (знание SAS или Stata по сравнению с R или Python) и соглашений (понимают ли другие в вашей области и / или принимают ли результаты моделей машинного обучения?). Другие гораздо сложнее преодолеть, например, размер доступных данных.

По сути, области, которые широко используют ИИ и машинное обучение, содержат огромные объемы данных. Они могут позволить себе, скажем, выделить миллион наблюдений для обучения модели, а затем протестировать модель на остальных девяти миллионах. Однако экономистам и социологам в целом часто везет, если у них есть 100 наблюдений. Многие макроэкономические переменные являются годовыми или квартальными. Некоторые из них ежемесячные, что означает, что если вы можете получить 30 лет наблюдений, то у вас есть 360 периодов времени! Данные богаты социальными стандартами, но даже не являются ошибкой округления во многих моделях данных.

Тем не менее, вычислительные мощности и сложный сбор данных делают все более и более подходящим подход к социальным наукам с большими данными. Социальные медиа - это основная область, в которую социологи только начинают выходить. Тем не менее, некоторые области экономики, вероятно, останутся закрытыми для методов обработки данных из-за характера данных. Ваш пример фискального стимулирования вполне может быть одним - релевантные данные просто не выдаются так быстро.

Так что ответ на ваш вопрос - да, с оговорками и надеждой на будущее.

— Джефф
источник

Похоже, существует множество заблуждений относительно использования технологий в экономике. Важно помнить два момента.

1. Современная экономическая теория - это, в основном, ветвь прикладной математики.
Конечно, есть много фундаментальных философских концепций, лежащих в основе экономики как социальной науки, однако большинство практических задач требуют некоторого исчисления или линейной алгебры.

2. Экономисты постоянно проверяют теории, используя статистику.
Некоторые люди не знают, как экономика, основанная на данных.

Использование векторных авторегрессивных моделей (VAR), векторных моделей коррекции ошибок (VECM) и функций импульсного отклика в макроэкономических тестах является обычной практикой. Центральные банки используют эти методы и постоянно проверяют экономические теории.

Отвечая на вопрос: «Какой уровень налогового стимулирования лучше для конкретной страны?» уже рассматривал эти методы некоторое время и не является результатом революции больших данных.

Надеюсь это поможет

— EconJohn
источник