Wie wird die Technologie den Wirtschaftswissenschaftlern helfen, bessere Vorhersagen zu treffen?

Würden Technologien wie AI, BI und Big Data den Ökonomen helfen, bessere Vorhersagen zu treffen und Modelle zu testen, um Probleme zu lösen wie "Welcher fiskalische Anreiz ist für ein bestimmtes Land besser?"

Ist es etwas für die Zukunft oder wurde es bereits benutzt?

Ich bin ausgebildeter Wirtschaftswissenschaftler, Programmierer und arbeite mit vielen Datenwissenschaftlern zusammen. Daher habe ich einige Einblicke in diesen Bereich. Eines meiner Projekte am Urban Institute versucht, diese Lücke zu schließen, und ein Teil unserer Arbeit, die von der Sloan Foundation unterstützt wird, ist hier öffentlich verfügbar.

Bis zu einem gewissen Grad lautet die Antwort ja, aber es gibt auch große Hindernisse. Einige sind mit der Arbeit überwindbar, wie Unterschiede in der Terminologie, den Programmierplattformen (Kenntnis von SAS oder Stata gegenüber R oder Python) und Konventionen (verstehen und / oder akzeptieren andere in Ihrem Fachgebiet die Ergebnisse von Modellen des maschinellen Lernens?). Andere sind sehr viel schwieriger zu überwinden, beispielsweise die Größe der verfügbaren Daten.

Im Wesentlichen enthalten die Bereiche, in denen KI und maschinelles Lernen in großem Umfang zum Einsatz kommen, riesige Datenmengen. Sie können es sich beispielsweise leisten, eine Million Beobachtungen für das Training des Modells aufzuheben und das Modell dann an den anderen neun Millionen zu testen. Ökonomen und Sozialwissenschaftler im Allgemeinen haben jedoch oft Glück, wenn sie 100 Beobachtungen haben. Viele makroökonomische Variablen sind jährlich oder vierteljährlich. Einige sind monatlich, was bedeutet, dass Sie 360 ​​Zeiträume haben, wenn Sie 30 Jahre lang Beobachtungen machen können! Datenreich nach sozialwissenschaftlichen Maßstäben, aber nicht einmal ein Rundungsfehler in vielen datenwissenschaftlichen Modellen.

Die Rechenleistung und die ausgefeilte Datenerfassung machen es jedoch immer einfacher, sozialwissenschaftliche Fragen mit Big Data zu beantworten. Social Media ist ein wichtiger Bereich, auf den sich Sozialwissenschaftler gerade erst konzentrieren. Einige Bereiche der Ökonomie werden jedoch aufgrund der Art der Daten wahrscheinlich für datenwissenschaftliche Methoden gesperrt bleiben. Ihr Beispiel für steuerliche Anreize könnte eines sein - die relevanten Daten werden einfach nicht so schnell erstellt.

Die Antwort auf Ihre Frage lautet also ja, mit Vorbehalt und Hoffnung für die Zukunft.

In Bezug auf den Einsatz von Technologie in der Wirtschaft scheint es viele Missverständnisse zu geben. Es ist wichtig, sich zwei Punkte zu merken.

1. Die moderne Wirtschaftstheorie ist größtenteils nur ein Zweig der angewandten Mathematik.
Sicher gibt es viele grundlegende philosophische Konzepte, die der Wirtschaft als Sozialwissenschaft zugrunde liegen. Die meisten praktischen Probleme erfordern jedoch einen Kalkül oder eine lineare Algebra.

2. Wirtschaftswissenschaftler testen Theorien ständig anhand von Statistiken.
Einige Leute wissen nicht, wie datengetrieben die Wirtschaft ist.

Die Verwendung von Vektorautoregressivmodellen (VAR), Vektorfehlerkorrekturmodellen (VECM) und Impulsantwortfunktionen in makroökonomischen Tests ist gängige Praxis. Die Zentralbanken wenden diese Methoden an und prüfen ständig Wirtschaftstheorien.

Beantwortung der Frage: "Welche steuerlichen Anreize sind für ein bestimmtes Land besser?" Diese Methoden werden bereits seit einiger Zeit in Betracht gezogen und sind nicht das Ergebnis der Big-Data-Revolution.

Hoffe das hilft