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TUhjnbcbe - 2023/7/6 19:25:00
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在疫情之后全球和我国经济发展进入数字经济新阶段的背景下,另类数据的发展已经在宏观、中观和微观等应用场景中得到了实际应用。

在宏观方面,另类数据被用于编制物价、就业状况、疫情复工等指数,帮助我们更加清晰地认识和分析经济形势;在中观方面,另类数据通常用来整体分析企业经营情况、预测行业景气程度等,跟踪产业发展状况;在微观方面,另类数据的应用场景主要集中在投资决策辅助和个人信用判断等。

由此,清华大学五道口金融学院常务副院长廖理认为,另类数据与传统数据相互补充,将共同组成数字经济时代的生产要素,其行业本身也会成为经济增长的新亮点。

来源

《学术前沿》杂志及人民论坛网(rmltwz)

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另类数据在不同应用场景中得到了哪些实际应用?

另类数据可用来辅助预判经济发展形势,为政策制定者提供更多决策。依据利用另类数据编制可实时更新经济指标CPI,来作为传统指数的有效补充;用于编制就业指数,提高就业指数底层数据的完整度和时效性;为评估疫情等事件对经济发展的影响提供及时、全面、深入的底层数据依据,以便得出准确度高、颗粒度细的结论。

另类数据可以被用于跟踪产业发展状况。例如,分析企业经营情况和预测行业景气程度等。作为传统经营数据的补充,另类数据具有高效、海量、客观和实地等特征,能有效提高分析、预测的准确性。

另类数据也极大地辅助了个人的投资决策和信用评估。例如,个人在社交媒体和应用上发布的事件信息,可以成为投资研究决策的补充信息;个人行为、生物特征等另类数据也可作为授信评估的辅助依据,为信贷记录缺失的用户提供金融服务。

更多精彩观点

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另类数据的应用场景

本世纪初以来,互联网的普及,特别是移动终端的普及,使得积累数据的基础设施不断加强,以前无法留存的数据现在可以大规模的存储和积累,并得到有效利用。与此同时,数据存储的材料不断创新、技术不断提高,数据存储的成本也大幅降低,海量的数据也大大激发和带动了人工智能和云计算等技术的发展。

在这样的背景下,另类数据的概念出现了。另类数据,即非传统数据,目前尚未形成统一明确的定义,泛指区别于传统金融数据的有价值的信息和数据。传统金融数据是指通过常规渠道获得的数据,例如股票、债券等的交易数据、上市公司年报和财务数据、银行用户的借贷数据等。

不同于传统数据,另类数据是典型的“大”数据,主要体现在三个方面:

一是体量大,体现在规模和传输量;

二是流动速度大,数据实时或接近实时获取和传输;

三是种类多,数据结构形式多样。

另类数据主要有三方面来源:

一是个人产生的数据,如社交网络信息、产品评价、搜索记录、购物喜好等。

二是商业过程数据,如物流数据、支付数据等,也有另类数据公司采集传统商业数据,如大型百货公司客流量、大型游乐场客流量等数据。

三是传感器数据,如利用卫星数据通过光感和热感采集钢厂、化工厂、原油等的开工、采集、运输情况,另外,还有来自GPS定位、车辆轨迹和个人穿戴设备的另类数据。

海量的数据推动了另类数据市场快速发展,另类数据公司大量涌现。国际上的另类数据公司主要分为三类:

一是原始数据提供者,这类供应商只收集最原始的另类数据,对于数据的处理程度最小;

二是轻处理数据提供者,提供与金融资产相关的可视化数据;

三是信号提供者,一般专注于某个特定行业,向资产管理公司提供打包好的量化投资信号。

疫情之后全球和我国经济发展进入了一个新的阶段,数字经济将成为我国经济下一个阶段高质量发展的重要特征。因此,就像金融行业助力实体经济发展一样,另类数据行业不但会助力数字经济的发展,其行业本身也会成为经济增长的新亮点。

从国内发展的情况来看,另类数据已经在宏观、中观和微观等应用场景中得到了实际应用。

在宏观方面,另类数据被用于编制物价、就业状况、疫情复工等指数,帮助我们更加清晰地认识和分析经济形势;

在中观方面,另类数据通常用来整体分析企业经营情况、预测行业景气程度等,跟踪产业发展状况;

在微观方面,另类数据的应用场景主要集中在投资决策辅助和个人信用判断等。毋庸置疑,另类数据与传统数据相互补充,将共同组成数字经济时代的生产要素和支柱产业。

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另类数据辅助经济发展形势分析

消费者物价指数

消费者物价指数(ConsumerPriceIndex,以下简称CPI)是反映与居民生活有关的消费品和服务价格水平变动情况的重要宏观指标,通常用来衡量通货膨胀的水平。CPI是市场经济活动与政府政策的一个重要参考指标,其变化会直接影响政府宏观经济调控措施的出台。传统的CPI编制通常采用抽样调查的方式选定代表性商品和价格调查地点,并派调查员通过直接上门调查的方式收集计算CPI所需的原始价格资料,之后由国家统计局按人口和消费水平加权汇总计算出CPI。随着另类数据的积累,一些机构开始利用新的数据来补充传统的CPI指标。

Adobe公司推出了数字经济指数(DigitalEconomyIndex,以下简称DEI),该指数旨在衡量美国和全球主要经济体在数字经济中购买的商品的通货膨胀率。该指数基于数字购买力计算,每月更新1次,以衡量1美元能够购买的商品。目前,包括美国劳工统计局、美联储和美国人口普查局在内的多个政府机构和行业贸易组织都与Adobe开展合作,以便即时了解数字经济的信息。

和传统基于调查的CPI统计口径不同,DEI的数据是基于消费者实际购买的商品来实时计算的。另类数据的使用有效扩大了样本规模,降低了抽样调查的成本。通过使用高频率和广覆盖的互联网电商购物数据,DEI指数可以帮助我们更方便地衡量数字经济环境下的物价指数和消费者购买力,能够帮助消费者、企业和政策制定者更加全面地了解经济情况。

失业率

就业稳定是宏观经济稳定的重要内容。失业率等反映就业市场状况的指标是宏观经济的重要信息指标和宏观调控政策的实施依据,直接关系到宏观调控的政策应对和未来经济的整体发展规划。

在就业问题的研究中,传统就业指数主要包括登记失业率、调查失业率和求人倍率等,目前国内外主要通过家庭抽样调查和机构抽样调查两种方式来统计相关人员的就业情况。与传统就业调查数据相比,网络招聘数据为就业问题研究提供了更广的覆盖面和更强的时效性。

清华大学金融科技研究院与熵简科技公司联合课题组通过对全网招聘大数据进行结构化清洗和聚合,编制了“基于网络招聘数据的就业指数”,该指数实时捕捉了就业市场整体景气度趋势与结构性变化,为基于就业数据的宏观调控提供了补充参考。整体而言,“基于网络招聘数据编制的就业指标”可以反映我国就业市场景气度,辅助对相关经济指标的预测,可以成为官方指标的重要补充。

疫情后的经济分析

新冠肺炎疫情为全球经济带来了重创,如何评估新冠肺炎疫情对经济和生产的影响、并制定相应的应急政策是各国各部门

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