【摘 要】
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结合政府数据和私企数据，我们可能会得到两全其美的结果 在经济学领域，做预测是困难的，对未来的预测尤甚。那么让我们降低目标，试试预测现在吧。 这样说来貌似简单，实则不然，原因是比如失业率、通胀率以及GDP这样的数据通报，往往都会滞后数周，或者数月。因此，我们并不清楚目前所处的阶段。 在能够预测未来之前，我们有必要预测一下当下。 以GDP为例。在美国，这种经济活动数据是按季度公布的，通常会滞后
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结合政府数据和私企数据，我们可能会得到两全其美的结果
在经济学领域，做预测是困难的，对未来的预测尤甚。那么让我们降低目标，试试预测现在吧。
这样说来貌似简单，实则不然，原因是比如失业率、通胀率以及GDP这样的数据通报，往往都会滞后数周，或者数月。因此，我们并不清楚目前所处的阶段。
在能够预测未来之前，我们有必要预测一下当下。
以GDP为例。在美国，这种经济活动数据是按季度公布的，通常会滞后一个月。但是，在第一次GDP数据公布数月后，还会再进行两次修订。自1975年以来的平均增长率是2.8%，但是首次修订值的变化平均为0.54%。
而经济学家常常只能采用既失准又过时的数据。
现在来观察商业领域的状况。比如沃尔玛和塔吉特这样的大型零售连锁商店，它们拥有实时数据系统，能够每日甚至每小时进行一次数据汇报。联邦快递和UPS快递公司实时掌握货物发运量。
当然金融市场的数据更是以每毫秒一次的频率进行传输。现在计算机已经成为大多数经济交易的中间环节。
这其中的很多系统被用于内部结算，但是总的来说，它们所记录的数据对经济活动节奏的全面理解是有益的，而且，目前某些公司和研究人员就能够提供这类数据。
例如，财捷集团（INTUIT）提供小型企业就业指数、Zillow网站发布房地产数据、IBM电子商务跟踪每日零售趋势，麻省理工学院的“十亿价格项目”则是基于网络数据以此来提供物价指数。从谷歌提取关于“工作”、“招聘”和类似词语的搜索数据，可以对当前失业率进行有效的估计。
从广度和详尽程度上来说，这些数据系列都比不上来自政府机构的数据。但是它们更具有时效性。
在未来的十年里，我们会看到众多政府机构和中央银行越来越多地利用这种资源。通过运用统计学方法，结合低频但精细的政府数据和高效的私企数据，这样我们可能会得到两全其美的结果：既精确又及时的数据。
通过整合公共和私人数据并不会让我们获得预测经济走向的魔法水晶球，但是它能够让我们更加明确现阶段所处的位置，这也应该是朝着更完善经济政策的制定目标所迈出的重要一步。
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