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面向宏觀經濟風險的監測預警指標體系構建與建模(精)/國家宏觀戰略中的關鍵性問題研究叢書

  • 作者：楊周旺//張一//張曉波|責編:魏如萍|總主編:侯增謙
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030712363
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：114
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    宏觀經濟風險的監測預警是國家審計工作的重點內容之一。隨著大數據時代的到來，大數據審計代替傳統審計已成為大勢所趨。本書旨在將大數據和大數據分析方法與宏觀經濟指標建模研究相結合，建立面向宏觀經濟風險的監測預警指標體系，並開展基於經濟大數據的方法體系與案例研究。本書中的成果有重要的科學意義和實踐指導價值。一方面，通過大數據技術構建的宏觀經濟指標體系是宏觀經濟風險監測預警的有力工具；另一方面，基於自然語言處理和機器學習的方法論及實踐研究將推動大數據技術方法在宏觀經濟研究中的應用。
    本書綜合經濟學與統計機器學習領域知識，說明了宏觀經濟指標體系的研究價值和社會應用價值，可供經濟學、統計學等社會科學領域相關研究人員，政府機構人員以及社會讀者參考閱讀，旨在為讀者提供大數據方法在經濟研究中的新思路。
作者介紹
楊周旺//張一//張曉波|責編:魏如萍|總主編:侯增謙
目錄
第1章  緒論
第2章  宏觀經濟指標庫的構建及應用
  2.1  宏觀經濟指標庫的數據來源
    2.1.1  政府維度
    2.1.2  市場維度
    2.1.3  民眾生活維度
    2.1.4  規範化文本維度
  2.2  宏觀經濟指標庫的構建流程
    2.2.1  基於國家統計局的宏觀經濟指標
    2.2.2  基於文本數據加工的宏觀經濟指標
    2.2.3  基於教科書及中文文獻庫的宏觀經濟指標
    2.2.4  多數據源宏觀經濟指標合併及經濟分類
  2.3  宏觀經濟指標庫的驗證及結構分析
    2.3.1  宏觀經濟指標庫的驗證
    2.3.2  宏觀經濟指標庫的結構分析
  2.4  宏觀經濟指標庫的應用分析
    2.4.1  應用實例一：多源文本的經濟主題分析
    2.4.2  應用案例二：省區市政府工作報告的主題時間序列分析
第3章  經濟指標建模的一般性方法（一）：混頻指標短期預測
  3.1  引言
  3.2  混頻LSTM模型
    3.2.1  問題定義
    3.2.2  整體模型架構
    3.2.3  分離特徵模型
    3.2.4  組合特徵模型
    3.2.5  稀疏正則化
    3.2.6  數據增強
  3.3  數據實驗
    3.3.1  數據集
    3.3.2  結果對比
    3.3.3  旁證數據的影響
    3.3.4  變數貢獻度
  3.4  結論和討論
第4章  經濟指標建模的一般性方法（二）：不均衡樣本的學習方法
  4.1  引言
  4.2  文獻綜述
    4.2.1  樣本選擇偏差與遷移學習
    4.2.2  基於傾向分數的加權
    4.2.3  基於特徵匹配的加權
    4.2.4  基於整體分佈的加權
  4.3  演算法設計
  4.4  實驗過程及結果
    4.4.1  實驗數據
    4.4.2  實驗演算法
    4.4.3  實驗結果
  4.5  結論
第5章  增長指標建模案例：GDP預測建模
  5.1  引言
  5.2  研究概況
  5.3  數據

    5.3.1  GDP
    5.3.2  解釋變數
    5.3.3  樣本構造
  5.4  模型簡介
    5.4.1  LASSO回歸模型
    5.4.2  SVR模型
    5.4.3  RNN系列模型
  5.5  實驗
  5.6  結論
第6章  穩定指標建模案例：就業與失業指標預測建模
  6.1  引言
  6.2  數據與描述性統計
    6.2.1  個人層面的全樣本行政數據
    6.2.2  數據的預處理
  6.3  模型構建
    6.3.1  模型演算法
    6.3.2  樣本構建
    6.3.3  特徵分析與特徵工程
    6.3.4  基於個人層面預測的失業率計算
  6.4  模型結果與分析
    6.4.1  個人就業狀態預測結果
    6.4.2  特徵重要性與模型解釋
    6.4.3  基於行政大數據的失業率預測
    6.4.4  就業失業動態
    6.4.5  性別與結構性失業
    6.4.6  就業/失業人口文化程度結構
  6.5  結論
第7章  民生指標建模方法研究一：人口遷入與新增確診人數趨勢關係分析
  7.1  疫情數據初步分析
    7.1.1  一代與非一代病例情況對比
    7.1.2  深圳市病例數分析
  7.2  人口遷入與新增確診人數的趨勢關係及因果量化分析
    7.2.1  格蘭傑因果關係檢驗簡介
    7.2.2  疫情建模方法
    7.2.3  量化分析結果
  7.3  研究結論與方法總結
第8章  民生指標建模方法研究二：新增確診人數估計的概率模型
  8.1  引言
  8.2  疫情數據初步分析
  8.3  每日新增感染人數
    8.3.1  符號說明
    8.3.2  基本假設
    8.3.3  似然函數
    8.3.4  EM演算法
    8.3.5  每日新增感染人數的分析與討論
  8.4  基於參數Bootstrap方法的每日新增感染人數的區間估計
    8.4.1  參數Bootstrap方法
    8.4.2  數值分析結果
  8.5  研究結論與方法總結
第9章  民生指標建模方法研究三：動態傳播率模型及其在疫情分析中的應用

  9.1  引言
  9.2  動態傳播率模型
  9.3  動態傳播率的函數擬合
  9.4  動態傳播率的疫情變化估計
    9.4.1  疫情變化估計的方法介紹
    9.4.2  疫情變化估計的滑窗期選擇
  9.5  研究結論與方法總結
第10章  民生指標建模方法研究四：基於動態增長率模型的疫情分析
  10.1  引言
  10.2  動態增長率模型
    10.2.1  動態增長率模型的提出
    10.2.2  動態增長率模型的計算
    10.2.3  動態增長率模型與疫情變化估計
    10.2.4  動態增長率模型擬合函數選擇
  10.3  研究結論與方法總結
參考文獻

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