一、 研究進展情況
1、研究計劃總體執(zhí)行情況及各子課題進展情況；
自課題立項以來，課題組已經(jīng)在根據(jù)課題總體設計和各個子課題的研究任務開
展研究工作。主要進展情況如下：
（一）基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟預測體系優(yōu)化與指標生成與應用研究。
課題總體設計中，圍繞基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟預測體系優(yōu)化，主要開展四個專題的研究。專題一：基于大數(shù)據(jù)對勞動力市場指標優(yōu)化研究；專題二：基于大數(shù)據(jù)對金融市場指標優(yōu)化研究；專題三：基于大數(shù)據(jù)對商品市場指標優(yōu)化研究；專題四：基于大數(shù)據(jù)對國際貿(mào)易指標優(yōu)化研究。目前已經(jīng)針對專題一、專題二、專題三進行了研究。具體研究內(nèi)容包括：
(1) 基于大數(shù)據(jù)對勞動力市場指標優(yōu)化研究
勞動就業(yè)狀況的短期趨勢在現(xiàn)有的統(tǒng)計體系下無法得到精確的反映，而人群移動的特征是挖掘其就業(yè)特征的有效途徑。課題組運用中國電信上海市的移動信令數(shù)據(jù)，初步實現(xiàn)了對人群移動軌跡的數(shù)據(jù)挖掘分析。能夠有效識別不同類型的群移動軌跡特征，從而作為預測勞動就業(yè)狀況的輔助指標。
傳統(tǒng)理論中普遍使用“隨機游走理論”來刻畫個人行動規(guī)律，隨機游走模型以Levy Flight 模型為基礎不斷拓展。而近幾年的文獻利用大數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隨機游走模型對個人行動規(guī)律的刻畫能力存在不足，認為個人行動半徑更符合“冪律分布”模型?；诂F(xiàn)有文獻研究，本課題探索通過數(shù)據(jù)變換、將個人行動的“冪律分布”模型轉化為線性模型，并編寫適用于超大用戶群的并行聚類算法來實現(xiàn)對個人行動規(guī)律的分析。本研究主要采用個體電信手機用戶每個月出現(xiàn)在不同基站頻次的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并按照頻次大小進行排序，該頻次排序數(shù)據(jù)基本符合“冪律分布”，在對該數(shù)據(jù)取對數(shù)化后，可以得到變換后的線性模型，從而實現(xiàn)簡化數(shù)據(jù)分析難度。
目前所采用的電信手機數(shù)據(jù)包含2016 年6 月至2016 年11 月的共計16295554名用戶，用戶行為數(shù)據(jù)總容量達到150GB，主要采用有限混合模型（Finite mixed５model）來對用戶的行動規(guī)律進行聚類分析。
必須編寫全新分布式多線程算法，應對海量用戶數(shù)據(jù)的分析。即使在簡化的線性模型假設條件下，面對如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)集也存在著許多技術上的難點，主要包括：1、在大數(shù)據(jù)情境下，觀測數(shù)據(jù)量大大超出傳統(tǒng)模型應用范圍（本課題每個月涉及觀測用戶量約為700 至800 萬，是傳統(tǒng)研究的上千倍之多，對計算資源的要求提高）；2、現(xiàn)有軟件包（Python、R 語言等）中的現(xiàn)成計算模塊均采用單線程計算，效率低（經(jīng)前期測試，對一個包含10 萬觀測用戶量的模型進行聚類分析，需耗時10 小時，而觀測用戶量的增長將帶來指數(shù)級別的計算耗時增長）。目前的成果主要是深入研究了現(xiàn)有混合有限模型算法，將其中的若干關鍵步驟全部進行分布式計算改寫，同時所有計算模塊均充分利用Python 語言現(xiàn)有的高效率數(shù)學計算模塊，大大提高了大數(shù)據(jù)情境下的用戶聚類分析。初步研究結果表明，對于上海電信手機用戶而言，其用戶行動規(guī)律可以分為5 個大類，且分類情況隨時間推移呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的特征。通過研究可以看到用戶行為類型可以分為5 類，這對于用于下一步細分勞動力市場特征而言并不足夠，要想實現(xiàn)研究目標，需要計算獲得更為細分、具體的聚類結果。下一步計劃是進一步改進聚類算法，將用戶行動特征直線分解為“固定趨勢”與“移動趨勢”兩類，分開進行用戶聚類分析；使用基站的地理位置以及周邊建筑屬性（利用百度地圖API），進行第三個維度的聚類分析；結合上述聚類分析結果，得到高維度、高精度的用戶行動規(guī)律分類結果，進一步對勞動力市場關鍵指標進行分析。
(2) 基于大數(shù)據(jù)對金融市場指數(shù)進行優(yōu)化研究
宏觀經(jīng)濟環(huán)境變化、金融體系自身演化積累，投資者群體性行為、市場監(jiān)管管理政策調(diào)整、國際資本流動和市場環(huán)境變化、內(nèi)幕交易等都有可能引發(fā)金融市場全系統(tǒng)風險。金融大數(shù)據(jù)的獲取使得系統(tǒng)性風險的潛在影響因子更容易被識別和跟蹤。本課題主要從兩個方面對該問題進行了研究。第一，基于P2P 數(shù)據(jù)對互聯(lián)網(wǎng)金融的風險進行度量。從“網(wǎng)貸之家”上選取了469 家P2P 平臺作為研究對象，通過網(wǎng)絡爬蟲獲取平臺全部貸款的數(shù)據(jù)，選取若干相應的基礎變量，通過模糊數(shù)學、無量綱處理得到每個平臺的相應的基礎變量得分，通過因子分析與層次分析法得到每個平臺的風險指數(shù)。第二，基于事件驅(qū)動和復雜網(wǎng)絡的證券市場風險監(jiān)控。結合大數(shù)據(jù)和人工智能技術，構建機構投資者的社交網(wǎng)絡，通過機器學習，挖掘各類可能導致金融市場波動的事件與股價之間的關聯(lián)關系，觀察機構投資者在事件發(fā)生后的投資行為變化，從而對金融市場的風險予以預判。
（3) 利用大數(shù)據(jù)對商品市場指數(shù)進行優(yōu)化研究
根據(jù)課題研究計劃，主要是兩個方面的工作。第一，基于電商平臺的商品交易和價格數(shù)據(jù)，對商品價格的短期波動進行跟蹤，用于CPI 指數(shù)的補充和完善。目前已經(jīng)利用網(wǎng)絡爬蟲技術，獲取了淘寶、天貓、京東等電商平臺將近1 億種商品的價格、屬性以及評價等交易數(shù)據(jù)，正在進行數(shù)據(jù)清洗、整理等工作。第二，基于高頻用電數(shù)據(jù)，構建工商業(yè)景氣指數(shù)，進行行業(yè)景氣度之間的復雜動態(tài)關系的分析并進行預測。目前已經(jīng)針對上海市全部工商業(yè)用戶的96 點數(shù)據(jù)進行了分析，構建了基于工商業(yè)高頻用電數(shù)據(jù)的復雜網(wǎng)絡，利用馬爾科夫狀態(tài)轉移模型，對工商業(yè)景氣程度的樣本外預測能力大大提升。
（二）基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟預測理論和建模研究
子課題二為本課題的理論研究，側重于從宏觀經(jīng)濟預測的基礎理論和模型比較
出發(fā)，對基于大數(shù)據(jù)的預測理論創(chuàng)新和模型構建進行研究。目前主要是對下列專
題進行了系統(tǒng)調(diào)研、梳理清楚理論研究的主要著眼點。
（1）傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟預測體系研究
傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟預測體系建立在各國政府所發(fā)布的經(jīng)濟景氣指標的基礎上，其背后的理論支撐是經(jīng)濟周期理論。通過基于統(tǒng)計指標構建景氣指數(shù)與各類信心指數(shù)，通過合理分類，從而對經(jīng)濟未來走勢進行預測，例如：Stock-Waston 型景氣指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)、企業(yè)家信心指數(shù)、經(jīng)濟學家信心指數(shù)、CCI、宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)、PMI 和國服景氣指數(shù)等。對于這類指標而言，往往會設定某一閾值，當真實指標超過該閾值時，就判斷經(jīng)濟未來向好，反之則經(jīng)濟將步入下滑階段。此外，抽樣調(diào)研方法也常常被用于對行業(yè)、整體經(jīng)濟走勢的判斷，例如在景氣調(diào)查法中，企業(yè)景氣調(diào)查（Business Survey）又被稱為是商情調(diào)查，采取抽樣調(diào)查調(diào)研方法對企業(yè)乃至整個行業(yè)的走勢進行判斷。
（2）基于大數(shù)據(jù)對宏觀經(jīng)濟預測的應用研究
現(xiàn)有的基于大數(shù)據(jù)對宏觀經(jīng)濟預測進行應用的研究主要從兩方面展開，第一，從數(shù)據(jù)量上進行完善，第二，從方法上使用大數(shù)據(jù)分析方法逐步對計量分析進行完善。
從數(shù)據(jù)量角度而言，目前的研究傾向于納入更高頻率的時間序列變量（如季
度、月度、日度甚至是小時級別數(shù)據(jù)）、建立超大型面板數(shù)據(jù)集（如微觀企業(yè)和個
體層級數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)）以及考慮新的數(shù)據(jù)類型（如社交媒體文本數(shù)據(jù)、搜索引擎搜索行為數(shù)據(jù)和衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)等）。
從方法角度而言，現(xiàn)有的研究也逐漸涵蓋更多的模型領域，如對傳統(tǒng)計量方法的改進方面，主要包含動態(tài)多因子模型、擴展VAR 模型和X-GARCH 模型等；針對海量數(shù)據(jù)、高頻數(shù)據(jù)方面，采用貝葉斯回歸模型、混頻回歸模型和主成分分析等；在引入機器學習模型方面，則會采用支持向量機、隨機森林樹和神經(jīng)網(wǎng)絡模型等。
（3）基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟預測理論和方法研究
宏觀經(jīng)濟預測方法主要被劃分兩大類：以經(jīng)濟學家主導的經(jīng)濟預測模型和以計算機學家主導的機器學習預測模型。
經(jīng)濟預測模型有著成熟的經(jīng)濟理論作為支撐，能夠很好的解釋經(jīng)濟運行的關鍵影響因素。這一類模型主要分為三類：結構化計量預測模型、非結構化時間序列預測模型以及動態(tài)隨機一般均衡預測模型。
對結構化計量預測模型而言，一旦當理論和現(xiàn)實情況產(chǎn)生偏差時，模型的預
測能力就會大大降低。而非結構化預測模型通常需要較大的數(shù)據(jù)集來進行分析，因此通常應用在金融市場的預測，對于數(shù)據(jù)頻度較低的宏觀經(jīng)濟預測，非結構化預測模型通常表現(xiàn)欠佳。均衡預測模型（DSGE）則結合了兩類模型的優(yōu)點，使得對模型系數(shù)進行估計存在很大的困難，從而限制了模型維數(shù)的增長，進而降低了模型的預測能力。
機器學習模型從數(shù)據(jù)本身為起點，讓計算機模擬人類對現(xiàn)實經(jīng)驗總結的能力，訓練出一套具有擬合和預測能力的模型。機器學習模型主要可以分為有監(jiān)督學習，算法（有具體預測目標）和無監(jiān)督學習算法（沒有具體預測目標）兩類。監(jiān)督學
習算法可以有效的將預測目標進行結果分類，部分研究機構業(yè)已將機器學習運用
到對宏觀經(jīng)濟部分指標進行預測上，這些應用結果顯示這類監(jiān)督學習算法的預測
能力較好。
（4）現(xiàn)有宏觀經(jīng)濟預測模型研究存在的主要問題
在國外的機構中，例如國際貨幣基金組織（IMF）、歐洲中央銀行（ECB）和
美聯(lián)儲（Fed）等政府機構均有自己的宏觀預測模型，高盛、摩根斯丹利、摩根大
通和美林等國際投行也擁有自己的宏觀預測模型。這些宏觀經(jīng)濟模型具有較好的
短期趨勢預測能力，但是面對一些突發(fā)事件時，往往存在著預測能力不足的缺陷。
中國目前急需構建針對短期經(jīng)濟波動及長期經(jīng)濟走勢進行預測的宏觀經(jīng)濟預測模型，來填補這一塊的空缺。
（5）基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟預測指標生成與應用研究
早期大數(shù)據(jù)在宏觀經(jīng)濟領域的運用主要集中于提高傳統(tǒng)方法下預測數(shù)據(jù)的精度，例如Bernd Brandl et al.（2005）利用德國159 個經(jīng)濟指標變量，通過數(shù)據(jù)挖掘方法GA（Genetic Algorithm）預測工業(yè)產(chǎn)值、政府長期債券、失業(yè)率和通貨膨脹率四個變量。由麻省理工大學發(fā)起的百萬價格項目（Billion Price Project，BPP），則通過收集全球各個國家的各類在線零售價格數(shù)據(jù)，形成一系列實時價格指數(shù)，以期對現(xiàn)有的CPI 價格體系以及匯率體系進行一定程度的修正和完善。
隨著數(shù)據(jù)采集能力的提升，能夠獲得的數(shù)據(jù)類型和數(shù)量都大大提升，因此現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)應用逐漸向構建新型指標方向發(fā)展。Hyunyoung Choi（2010）將市場趨勢分析工具Google Trends 應用于提高傳統(tǒng)ARIMA 時間序列模型對經(jīng)濟指標預測的準確性，將傳統(tǒng)計量方法的預測結果與改進后的預測方法相比較，發(fā)現(xiàn)后者對申請失業(yè)救濟人數(shù)的預測比前者更為準確，長期和短期模型的樣本外絕對平均誤差分別下降了12.9%和15.7%。Toole 等（2015）則利用手機通信數(shù)據(jù)生成勞動力市場變化預警指標，通過與官方的失業(yè)率數(shù)據(jù)進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)這一新生成的指標能夠?qū)趧恿κ袌鼍哂刑崆邦A測的能力，當期失業(yè)率預測準確率為95%，提前一季度的預測準確率也高達85%。從官方應用而言，美聯(lián)儲每月會發(fā)布Aruoba-Diebold-Scotti business conditions index，該指數(shù)綜合了每日期限利率溢價、每周首次申請失業(yè)救濟金人數(shù)、每月新增就業(yè)人口、每月的工業(yè)產(chǎn)出、個人可支配收入、貿(mào)易商品銷售額、每季度實際GDP 這幾類頻度不同的數(shù)據(jù)，從而可以高頻、精準地反應經(jīng)濟狀況。國內(nèi)將大數(shù)據(jù)運用于宏觀經(jīng)濟分析最為成熟的指數(shù)應屬克強指數(shù)，經(jīng)過近幾
年國內(nèi)電商、IT 行業(yè)的發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)來預測經(jīng)濟景氣程度和價格指數(shù)的機構
主要包括百度、阿里、大宗商品數(shù)據(jù)等。
2、調(diào)查研究及學術交流情況
（1） 文獻與數(shù)據(jù)調(diào)研收集情況
針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)，通過對統(tǒng)計資料電子化、電子數(shù)據(jù)整合等方式，采用結構化數(shù)據(jù)庫進行存儲。目前已對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行梳理，除上述統(tǒng)計年鑒外，本課題組還以MySQL 數(shù)據(jù)庫、HBase 數(shù)據(jù)庫以及分布式文件等形式收集了大量社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、能源使用數(shù)據(jù)、污染物數(shù)據(jù)以及衛(wèi)星數(shù)據(jù)。
除此之外，宏觀經(jīng)濟的重要指標就是能源使用情況，在能源使用中，一方面需要使用一次能源如煤炭以及原油，但是這樣的使用情況往往只能代表經(jīng)濟的生產(chǎn)側，在需求側，往往是多種能源的相互組合。為了更充分的進行宏觀經(jīng)濟運行情況的描述，課題組收集了上海市居民煤氣、天然氣使用數(shù)據(jù)，每月電費以及付款方式，工商業(yè)園區(qū)細分用電數(shù)據(jù)，商業(yè)樓宇的分項計量數(shù)據(jù)，并結合中國移動提供的樓宇人群數(shù)據(jù)以及高頻氣象數(shù)據(jù)，通過上述數(shù)據(jù)的關聯(lián)、配合，進一步加強宏觀經(jīng)濟現(xiàn)時預測的研究。依托復旦大學已初步建設完成的大數(shù)據(jù)工場平臺，能夠更好的實現(xiàn)對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的整合，能夠利用更先進的數(shù)據(jù)管理手段與硬件計算資源，為本研究提供技術支撐。目前大數(shù)據(jù)工場主要采用NVidia 顯卡來搭建高性能科學計算平臺，能夠為本研究的機器學習任務提供高性能加速支持
在2016 年9 月，課題組就上海市居民需求側基本信息、用能情況、環(huán)保意識、物價認知等進行了入戶調(diào)研，其主要規(guī)模為3000 人，最終有效問卷為2976 份。調(diào)研數(shù)據(jù)在能源數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)的基礎上，為我們的研究補充了有效的微觀個體社會經(jīng)濟與人口數(shù)據(jù)，這能進一步讓我們了解不同人群特征、社會特征對于用戶用能以及宏觀經(jīng)濟運行的影響。目前結合調(diào)研數(shù)據(jù)，課題組已經(jīng)完成了需求側綠色能源使用潛力研究，用戶能源與社會商品需求異質(zhì)性研究等分析。
文獻收集主要圍繞上述研究內(nèi)容展開，除上述關于宏觀經(jīng)濟預測的相關文獻
外，課題組已經(jīng)收集有關能源使用、生產(chǎn)以及需求，經(jīng)濟運行用能情況以及環(huán)境
污染等方面的論文300 余篇，課題組成員已經(jīng)精讀100 余篇，其主要發(fā)表在
《American Economic Review》、《Review of Economics Studies》、《Econometrica》、
《Quarterly Journal of Economics》、《The RAND Journal of Economics》、《Journal of Public Economics 》、《Journal of Environmental Economics and Management 》、
《Applied Economics》、《經(jīng)濟研究》、《管理世界》等國內(nèi)外頂尖期刊。課題組相關研究人員已經(jīng)根據(jù)精讀文獻撰寫了文獻綜述，總結其中創(chuàng)新方法并將其應用于
課題有關能源以及公關經(jīng)濟運行的領域中。
課題組同時根據(jù)研究內(nèi)容，收集有關金融以及復雜網(wǎng)絡的相關文獻50 余篇，
其主要發(fā)表于《Journal of Political Economy》、《Journal of Financial Economics》、《Journal of Finance》、《Journal of Banking and Finance》以及《管理世界》等頂級期刊。同時精讀多本有關金融市場以及社會網(wǎng)絡相關書籍，并已經(jīng)制作講解視頻。
（2）學術交流情況
2016 至2017，課題組多次參加由知名機構舉辦的國際學術會議，包括2015至2017 的三次EAERE（歐洲能源與環(huán)境年會），首屆smart grid 研討會等，在會上課題組報告了目前主要研究成果，并與多國學者進行了交流。
2016 至2017，復旦大學與美國杜克大學曾多次互派人員進行學術交流，并在
期間進行了多次學術研討以及學術會議，主要針對我國能源使用、宏觀經(jīng)濟發(fā)展
狀況等方向的學術研究進行了交流。目前已經(jīng)確定的研究方向及成果包括，使用
數(shù)據(jù)驅(qū)動的能源使用研究，我國需求側新型能源使用潛力研究等三篇文章。
同時，課題組也和美國斯坦福大學、伯克利大學建立了學術合作，通過互派人員進行了充分的學術交流，并根據(jù)各自研究方向以及數(shù)據(jù)特點進行了中美比較，目前已經(jīng)確定的研究方向包括基于高頻數(shù)據(jù)的用能情況分析等。
2017 年6 月，課題組成員在北京共同參加我國電力體制改革與能源環(huán)境情況改進國際學術會議，并對我國目前電力市場建設與可再生能源發(fā)展進行了報告，計劃于2017 年10 月在上海進行需求側能源大數(shù)據(jù)使用與分析國際研討會，主要邀請美國斯坦福大學、杜克大學等知名高校學者參加。
3、成果宣傳推介情況
項目啟動以來，本項目的數(shù)據(jù)準備和收集工作耗時很長。且大數(shù)據(jù)的收集、整理涉及到較多的數(shù)據(jù)安全方面的障礙，經(jīng)過一年半左右時間基本達到預期目標。今年上半年以來已經(jīng)形成多篇工作論文和投稿論文?；诖髷?shù)據(jù)的工商業(yè)景氣預測指數(shù)在2017 年貴陽數(shù)博會展出，獲得媒體的關注。文匯報、新民晚報、新華社等都進行了報道。后期將加強成果發(fā)布、簡報報送、專刊投稿等工作。
二、 研究成果情況
1. 基于工商業(yè)用電數(shù)據(jù)的景氣指數(shù)研究
（1）主要內(nèi)容
a.研究了傳統(tǒng)的經(jīng)濟景氣指數(shù)構建和相關模型已經(jīng)解決的問題和存在的缺陷；
b.為解決傳統(tǒng)模型的問題，設計利用大數(shù)據(jù)技術研究微觀行業(yè)和整體產(chǎn)業(yè)結構的關系的模型，研究反映產(chǎn)業(yè)結構的高頻經(jīng)濟景氣指數(shù)構建方法，研究短期預測方法；
c.基于最能反映經(jīng)濟運行狀況的克強指數(shù)中行業(yè)用電量數(shù)據(jù)，利用復雜網(wǎng)絡模型研究了行業(yè)間生產(chǎn)和發(fā)展的相互聯(lián)系、引導演化關系，并研究了產(chǎn)業(yè)結構網(wǎng)絡的性質(zhì)，包括行業(yè)間先導滯后關系、某個行業(yè)生產(chǎn)運行發(fā)生變化對整個網(wǎng)絡的影響、每個行業(yè)在整個網(wǎng)絡中的重要性程度、每個行業(yè)重要性滿足的概率分布、網(wǎng)絡的穩(wěn)定性及隨時間演化等。
e.在充分了解產(chǎn)業(yè)結構及演化發(fā)展狀況的基礎上，構建了包含產(chǎn)業(yè)結構的綜合經(jīng)濟景氣指數(shù)，該指數(shù)由各個行業(yè)的景氣狀況和行業(yè)間相關關系綜合而成。隨著時間推移，各個行業(yè)景氣發(fā)生變化，產(chǎn)業(yè)結構發(fā)生調(diào)整，行業(yè)間關聯(lián)關系變化等，都會在景氣指數(shù)中及時反映出來。
f.研究經(jīng)濟景氣指數(shù)的動態(tài)網(wǎng)絡預測方法，由于真實世界中的行業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結構隨時都在發(fā)生改變，動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡模型可以捕捉這些變化并反映在經(jīng)濟景氣指數(shù)中。通過產(chǎn)業(yè)結構的復雜網(wǎng)絡圖構建動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡模型進行景氣的預測。
（2）主要觀點
基于工商業(yè)行業(yè)高頻用電數(shù)據(jù)研究了行業(yè)間關聯(lián)關系，在考慮產(chǎn)業(yè)結構的基礎上構建了日度綜合經(jīng)濟景氣指數(shù)，實現(xiàn)對宏觀經(jīng)濟現(xiàn)狀的精確描述和短期趨勢預測，為宏觀調(diào)控和經(jīng)濟政策制定提供理論依據(jù)，為投資和工商業(yè)生產(chǎn)發(fā)展提供決策依據(jù)。
（3）學術價值
國際上流行的衡量經(jīng)濟景氣情況的方法為合成指數(shù)法(Composite Index)，即以一個國家的工業(yè)增長水平作為參考，選取一些宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)，劃分為先行指標組、一致指標組和滯后指標組，以構建經(jīng)濟景氣分析指標體系，分析和預測經(jīng)濟周期波動和景氣變動的轉折點。但是這些指標往往是月度或季度數(shù)據(jù)，且非常宏觀，無法反映經(jīng)濟景氣指數(shù)變動背后的原因，也無法反映產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整帶來的變化，更不能進行短期及時的預測?；诠ど虡I(yè)電力大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)研究，結合反映經(jīng)濟變動的最直觀的高頻電力大數(shù)據(jù)，構建新的反映宏觀經(jīng)濟狀況的高頻景氣指數(shù)，從微觀行業(yè)著手，從局部出發(fā)進行整體經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結構的研究，可以充分挖掘影響宏觀經(jīng)濟景氣的各種不同因素以及產(chǎn)業(yè)結構特征和變化的影響。除此之外，利用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的方法，實現(xiàn)對宏觀經(jīng)濟現(xiàn)狀的精確仿真和短期趨勢預測，相比于傳統(tǒng)的預測模型精度和性能均較優(yōu)。
其中，復雜網(wǎng)絡的局部和全局特性能夠清晰地刻畫組成復雜系統(tǒng)的不同元素之間的相互關系和信息流動過程，利用復雜網(wǎng)絡的方法研究不同行業(yè)之間以及行業(yè)和宏觀經(jīng)濟的關系，使得研究人員可以通過純數(shù)據(jù)的分析得到與以往基于經(jīng)濟學理論和行業(yè)生產(chǎn)特性分析相同甚至更重要的結果，而不需要進行長期的經(jīng)濟學理論知識的學習和訓練，降低了研究分析的門檻。
（4）社會影響
景氣指數(shù)是反映各行業(yè)運行狀況的定量指標，用來反映行業(yè)的經(jīng)濟景氣變化狀況。準確預測行業(yè)景氣指數(shù)對生產(chǎn)活動的開展以及宏觀經(jīng)濟調(diào)控有著重要的意義。隨著信息化的發(fā)展，社交網(wǎng)絡的影響日益擴大，非結構化數(shù)據(jù)的大量涌現(xiàn)，過去低頻數(shù)據(jù)中的因果關系發(fā)生了一些變化，不同過程之間的相互作用變得越來越復雜，同時隨著中國經(jīng)濟進入新常態(tài)，產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整變得越發(fā)頻繁，對預測的時效性和準確性提出了新的要求，傳統(tǒng)的經(jīng)濟研究和經(jīng)濟景氣指數(shù)滿足不了現(xiàn)時預測的要求?；诠ど虡I(yè)電力大數(shù)據(jù)的高頻宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)構建和預測，可以充分挖掘影響宏觀經(jīng)濟景氣的各種不同因素以及產(chǎn)業(yè)結構特征和變化的影響，實現(xiàn)了對宏觀經(jīng)濟現(xiàn)狀的精確描述和短期趨勢預測，為宏觀調(diào)控和經(jīng)濟政策制定提供理論依據(jù)，為投資和工商業(yè)生產(chǎn)發(fā)展提供決策依據(jù)。
2. 基于電信數(shù)據(jù)的勞動力就業(yè)市場預測。
（1）基本內(nèi)容
傳統(tǒng)理論中普遍使用“隨機游走理論”來刻畫個人行動規(guī)律，隨機游走模型以Levy Flight 模型為基礎不斷拓展。而近幾年的文獻利用大數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隨機游走模型對人行動規(guī)律的刻畫能力存在不足，認為個人行動半徑更符合“冪律分布”模型?；诂F(xiàn)有文獻研究，本課題探索通過數(shù)據(jù)變換、將個人行動的“冪律分布”模型轉化為線性模型，并編寫適用于超大用戶群的并行聚類算法來實現(xiàn)對個人行動規(guī)律的分析。本研究主要采用個體電信手機用戶每個月出現(xiàn)在不同基站頻次的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并按照頻次大小進行排序，該頻次排序數(shù)據(jù)基本符合“冪律分布”，在對該數(shù)據(jù)取對數(shù)化后，可以得到變換后的線性模型，從而實現(xiàn)簡化數(shù)據(jù)分析難度。目前所采用的電信手機數(shù)據(jù)包含2016 年6 月至2016 年11 月的共計16295554名用戶，用戶行為數(shù)據(jù)總容量達到150GB，主要采用有限混合模型（Finite mixed model）來對用戶的行動規(guī)律進行聚類分析。
目前的成果主要是深入研究了現(xiàn)有混合有限模型算法，將其中的若干關鍵步驟全部進行分布式計算改寫，同時所有計算模塊均充分利用Python 語言現(xiàn)有的高效率數(shù)學計算模塊，大大提高了大數(shù)據(jù)情境下的用戶聚類分析。
（2）主要觀點
初步研究結果表明，對于上海電信手機用戶而言，其用戶行動規(guī)律可以分為5個大類，且分類情況隨時間推移呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的特征。每一類用戶行動規(guī)律中的行為參數(shù)有較大差異，表明不同類型的用戶在行為規(guī)律中存在著較大的差異。
通過研究可以看到用戶行為類型可以分為5 類，這對于用于下一步細分勞動力市場特征而言并不足夠，要想實現(xiàn)研究目標，需要計算獲得更為細分、具體的聚類結果。下一步計劃是進一步改進聚類算法，將用戶行動特征直線分解為“固定趨勢”與“移動趨勢”兩類，分開進行用戶聚類分析；使用基站的地理位置以及周邊建筑屬性（利用百度地圖API），進行第三個維度的聚類分析；結合上述聚類分析結果，得到高維度、高精度的用戶行動規(guī)律分類結果，進一步對勞動力市場關鍵指標進行分析。
（3）學術價值
第一，在研究方法方面，本研究通過利用電信數(shù)據(jù)提出了一個用于對個體行為規(guī)律進行聚類的分析框架，本研究認為所有個體行為人隸屬于具有不同行為規(guī)律的群體，因而不同群體的行為參數(shù)是不同的，需要使用聚類方法來進行有效識別。而現(xiàn)有國內(nèi)外研究將所有個體視作是同質(zhì)群體，因此其移動規(guī)律全部服從相同的概率分布函數(shù)。實證結果則印證了本研究所提出的觀點。
第二，在分析技術方面，本研究對現(xiàn)有的有限混合模型進行重新編程，實現(xiàn)了在分布式多線程模式下的高性能計算，大大縮短了計算時間、極大提升了分析效率。且這種計算能力可以進行無縫拓展，適應未來更大尺度和更大數(shù)據(jù)量的模型計算。
（4）社會影響力
本研究的初步成果在2017 年貴陽大數(shù)據(jù)展上進行展示，收獲了廣泛的關注與好評。其中有包括北京聯(lián)通等在內(nèi)的多家運營商均表示出了強烈的合作研究意愿，希望能夠通過將本研究的分析方法運用到不同地區(qū)、不同類型的數(shù)據(jù)之上，來對不同地區(qū)的勞動力市場進行細致分析。
課題組供稿
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