Tổng quan về ứng dụng dữ liệu lớn trong dự báo kinh tế

Bài viết "Tổng quan về ứng dụng dữ liệu lớn trong dự báo kinh tế" sẽ nghiên cứu ứng dụng của dữ liệu lớn trong các dự báo kinh tế thông qua phương pháp khảo lược các nghiên cứu để cung cấp bức tranh tổng quan nghiên cứu về chủ đề này.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tổng quan về ứng dụng dữ liệu lớn trong dự báo kinh tế Tổng quan về ứng dụng dữ liệu lớn trong dự báo kinh tế Phạm Mạnh Hùng Học viện Ngân hàng Ngày nhận: 09/05/2023 Ngày nhận bản sửa: 21/05/2023 Ngày duyệt đăng: 23/05/2023 Tóm tắt: Thuật ngữ “Dữ liệu lớn” (big data) đã xuất hiện được gần hai thập kỷ và nhanh chóng trở thành biểu tượng của khoa học phân tích dữ liệu nhờ góp phần giải quyết nhiều vấn đề phức tạp của nghiên cứu xã hội học. Một trong những ứng dụng quan trọng của dữ liệu lớn là cải thiện tính kịp thời và tăng mức độ chính xác trong các dự báo kinh tế. Trước khi dữ liệu lớn ra đời, các nhà hoạch định chính sách cần chờ đợi những thống kê định kỳ để dự báo chỉ số kinh tế vĩ mô như tăng trưởng GDP và lạm phát thì ngày nay chuỗi dữ liệu kinh tế tần suất cao cho phép các nhà nghiên cứu đưa ra dự báo thường xuyên hơn, nhanh hơn, và trong một số trường hợp, chính xác hơn đáng kể so với các phương pháp dự báo dựa trên dữ liệu truyền thống. Bài viết này sẽ nghiên cứu ứng dụng của dữ liệu lớn trong các dự báo kinh tế thông qua phương pháp khảo lược các nghiên cứu để cung cấp bức tranh tổng quan nghiên cứu về chủ đề này. Bên cạnh đó, bài viết cũng đưa ra một số thảo luận về thách thức và giải pháp trong sử dụng dữ liệu lớn liên quan tới đầu tư về cơ sở hạ tầng kỹ Overview of big data application in economic forecast Abstract: The term “big data” has been first appeared for nearly two decades and has quickly become a symbol for data analytics by helping to solve the most complex problems of research. One of the important applications of big data is to improve the timeliness and accuracy of economic forecasts. Before the advent of big data, policymakers needed to wait for the periodic release of macroeconomic statistics to forecast GDP and inflation. Today, high frequency economic time series allow researchers to make forecasts more frequently, faster, and, in some cases, significantly more accurately than traditional forecasting methods. This paper will examine the use of big data in economic forecasting by providing an overview of empirical studies on this topic. In addition, the article also provides some discussions on challenges and solutions in using big data related to investment in technical infrastructure for analysis and handling of unstructured data. as well as accessibility and privacy when using big data. Keywords: big data, forecasting, macroeconomics. Doi: 10.59276/TCKHDT.2023.05.2542 Pham, Manh Hung Email: hungpm@hvnh.edu.vn Banking Academy of Vietnam Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng © Học viện Ngân hàng Số 252- Tháng 5. 2023 28 ISSN 1859 - 011X PHẠM MẠNH HÙNG thuật cho phân tích, xử lý tính không cấu trúc của dữ liệu, cũng như khả năng tiếp cận và bảo mật quyền riêng tư khi sử dụng dữ liệu lớn. Từ khóa: dữ liệu lớn, dự báo, kinh tế vĩ mô 1. Giới thiệu 2015). Theo quan điểm của nghiên cứu (Shi, 2014), đối với cộng đồng học thuật Các loại dữ liệu đang được tạo lập và cung và kinh doanh, dữ liệu lớn là “một tập hợp cấp ở mức độ lớn chưa thấy từ trước đến dữ liệu phức tạp, đa dạng, không đồng nhất nay trên toàn cầu. Trong bối cảnh cách và có giá trị tiềm năng cao khó xử lý và mạng khoa học và công nghệ lần thứ 4, nhờ phân tích trong thời gian hợp lý”. Đối với sự xuất hiện của những thiết bị công nghệ các nhà hoạch định chính sách, dữ liệu lớn cao ngày càng phổ biến, tập dữ liệu toàn là “một loại tài nguyên chiến lược mới cầu cũng tăng với tốc độ chưa từng có trước trong kỷ nguyên số và là yếu tố then chốt đây. Mỗi ngày thế giới tạo ra khoảng 2,5 để thúc đẩy sự đổi mới, đang làm thay đổi triệu byte dữ liệu và chỉ trong hai năm liền phương thức sản xuất và sinh hoạt hiện tại trước, khoảng 90% dữ liệu hiện có được của con người.” (Shi, 2014). Mặc dù định tạo ra (Tomar và cộng sự, 2016). Kể từ khi nghĩa khác nhau, những đặc trưng chính ra đời, dữ liệu lớn (big data) nhanh chóng của dữ liệu lớn bao gồm: (i) Volume: khối trở thành biểu tượng của khoa học phân lượng lớn, được sản xuất từ nhiều nguồn tích dữ liệu và góp phần giải quyết nhiều như các giao dịch, truyền thông, hình ảnh, vấn đề phức tạp của nghiên cứu xã hội học. âm thanh, giao tiếp cá nhân; (ii) Velocity: Một trong những ứng dụng to lớn của dữ tốc độ tạo ra dữ liệu nhanh và (iii) Variety: liệu lớn là cải thiện tính kịp thời và tăng sự đa dạng về định dạng của dữ liệu từ dữ mức độ chính xác trong các dự báo kinh tế. liệu số, tài liệu văn bản, email, video và Trước khi dữ liệu lớn ra đời, các nhà hoạch âm thanh. Về cơ bản, dữ liệu lớn là thuật định chính sách cần chờ đợi những công ngữ chỉ những tệp dữ liệu rất lớn và phức bố định kỳ của các thống kê kinh tế để dự tạp, mà các công cụ xử lý dữ liệu truyền báo chỉ số tăng trưởng GDP và lạm phát thống không xử lý được. Với bản chất đó, thì ngày nay, chuỗi dữ liệu kinh tế tần suất dữ liệu lớn đặt ra một số thách thức liên cao cho phép các nhà nghiên cứu đưa ra quan tới tìm kiếm, tiếp cận, thu thập, xử lý, dự báo thường xuyên hơn và trong một số và phân tích dữ liệu như việc sử dụng dữ trường hợp, chính xác hơn so v ...