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1、精品名师归纳总结资料word 精心总结归纳 - - - - - - - - - - - -学习好资料欢迎下载论文提纲一、绪论大数据时代背景钢材市场二、文献综述三、数据来源百度指数 &google trends钢材市场指标四、实证讨论方法基准模型 & 新模型五、实证讨论的结论 六、利用模型进行猜测钢铁价格销量猜测并检验猜测结果下游产品（汽车-轿车价格销量猜测）七、结论、局限性、前景展望我预备加权百度指数和谷歌趋势搜寻的数据来定义互联网搜寻指标，权重依据外贸占GDP的份额给予。确定基准模型和新模型使用互联网作为搜寻工具，消费者可以找到支持购买决策的关键的有用信息。1可编辑资料 - - - 欢迎下载
2、精品名师归纳总结学习资料 名师精选 - - - - - - - - - -第 1 页，共 4 页 - - - - - - - - - -可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结资料word 精心总结归纳 - - - - - - - - - - - -学习好资料欢迎下载一、绪论1.1 大数据时代背景大数据时代的显著特点是能够获得更细粒度的数据并且有才能进行数据分析。信息技术，比如搜寻引擎（Google 、百度、Yahoo 等）、社交网络（ Facebook 、人人网等）、手机 GPS 功能等，使每个消费者的数字踪迹被跟踪并且记录下来， 由此可以获得全面的数据，使讨论的“样本=总体”，因此
3、数据的量变带来结果 的质变。记录下的每个人浏览网页的习惯也正在变革传统的商业理念，这方面最好的例子就是Google ，通过在线免费供应应消费者互联网产品，以此来获得每 个消费者的行为信息， 给每个消费者供应定制的广告信息，他的盈利主要是向商家收取广告费用， 把成本从消费者转移到了供应商。不同于微软面对每个消费者供应许可证收费的盈利模式。（这一段可以写进Introduction ）大数据时代的另一特点就是，发觉经济现象之间的相关关系并且立刻加以运 用，转化为实际的商业价值比探究经济现象背后的因果关系更加重要。数据的量变和处理才能提高简化了我们的讨论方法，传统的更好拟合样本数据的复杂的数学模型显得
4、并不那么试用， 我们用简洁的线性回来模型对钢铁市场进行猜测，同样获得了比复杂模型更好的成效。（有待补充）1.2 钢铁工业钢铁工业是国民经济的基础产业、具有较高的产业关联度，与建筑、机械、 汽车、家电、造船等下游行业存在亲密联系，为国民经济的快速进展供应重要的原材料保证。近年来，钢铁价格波动猛烈，2021 年钢铁市场没有摆脱上年连续的弱市行情， 价格在震荡中回落。 目前，钢铁价格处于下降状态的主要缘由是下游市场需求增长缓慢，粗钢产量居高难下，供需不平稳使价格下降。数据显示， 2021 年底，我国规模以上工业企业粗钢生产才能已达9.7 亿吨，产能利用率仅为75%。2021 年上半年， 钢铁产业生产
5、连续保持高位，市场供大于求状况没有明显缓解，由于成本居高不下， 企业经济效益呈逐月下降趋势，钢铁行业盈利状况处于工业行业最低水平。 钢铁行业产能过剩造成资源铺张，企业生产成本提高， 降低了企业的盈利才能， 导致竞争加剧， 制约经济增速回升。 因此讨论影响我国钢铁价格的走势，使企业规避价格下降带来的风险有重要的现实意义。我们将利用钢铁市场的历史数据以及互联网上的相关关键词的搜寻指数来对钢铁价格走势进行猜测。 一般认为历史数据中包含了经济波动的影响因素，可以利用它来对将来的经济走势进行猜测，而互联网的搜寻数据能够直接的度量市 场上的关注程度， 反映市场参加者的行为动机。 我们这里以成品钢材为代表来
6、讨论钢铁市场，以百度指数和google trends 指数的加权指标SearchIndex来代表互 联网搜寻指数，综合利用这两组数据信任可以取得很好的猜测成效。二、文献综述在过去的数十年间， 很多社会科学讨论都致力于改善越来越复杂的数学模型来猜测社会和经济趋势。 然而， 在最近几年中， 细粒度数据的可获得性开创了新的挑选。特别是诸如互联网搜寻技术、移动电话、 电子邮件和社会传媒技术的进步供应了特别详尽的人类行为的记录。最近讨论者开头利用从这些新技术中搜集到可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结学习资料 名师精选 - - - - - - - - - -第 2 页，共 4 页 - - -
7、 - - - - - - -可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结资料word 精心总结归纳 - - - - - - - - - - - -学习好资料欢迎下载的即时数据进行讨论。例如，Wu, L., Waber, B., Aral, S., Brynjolfsson, E., and Pentland, A. S. 2021.通过部署社会经济的证章来衡量一组IT 员工之间时时刻刻的互动发觉了新的社交网络动力学，这只可能通过获得微观层面的精确数据才能实现。 Lazer, D., Pentland, A.等（ 2021 ）列举了多个例子来证明新技术产生的高质量的数据正在转变社会网络讨论的
8、格局。相像的，企业也使用在线收集的大批数据来猜测消费者偏好、 各种各样商品的供应和需求， 以及像库存量和存货周转率这样的基本运营参数。 通过信息技术带给我们的收集和有效分析巨大数据的才能，使得像亚马逊、 凯撒消遣和美国第一资本投资国际集团能够实现其商业策略，并且实现盈利和显著提高他们的市场份额。McAfeeandBrynjolfsson,2021; Davenport, 2006.LynnWu ，ErikBrynjolfsson （ 2021 ） 利用从谷歌获得的免费的大众都能获得的数据来精确猜测美国房市的销量和房屋价格指数。讨论说明在线行为可以用来揭示消费者意图并且猜测购买结果（e.g.,
9、Kuruzovich et al., 2021）。我们信任，可以依靠成千上万的在线搜寻数字踪迹来揭示消费者意图并且检验这些数据猜测隐匿的社会经济趋势的才能。Arrow （ 1987 ）把这种对于个人购买和销售决策以及交易行为的讨论称作纳米经济学。我们信任我们正处于数据革命的开头阶段。每天通过各种各样的搜寻、社会 媒体、个人博客， 更新更细粒度的数据正逐步变得可获得。这些数据是可以即刻获得的， 这使得消费者、 商业经理、 讨论人员和政策制定者在经济活动发生的时候就能把握他们的动向。 然而，猜测像房的长市场运动的中期或者长期趋势可能更加简洁，由于它们不像快速的传播的博客消息一旦被发觉是假的立刻就消
10、亡了 那样简洁被短期操作。我们的方法和最近 Ginsberg et, al., 2021使用谷歌流感趋势分析流感爆发 的方法相像也和Choi and Varian 2021讨论搜寻频数和美国房市趋势的相关性 的方法类似。类似的， Scott and Varian 2021利用贝叶斯变量挑选技术来猜测 像消费者信心和墙枪支销量这样的现在的经济趋势。鉴于 Choi and Varian 2021 and Scott and Varian 2021主要致力于使用搜寻频数来揭示当下的经济统计资 料，我们的工作师徒猜测将来的经济趋势，比如将来钢材销售的价格和数量。把讨论设定在钢材市场， 我们发觉与现存的
11、没有使用搜寻指标的模型相比，搜寻指标对于猜测将来是相当有用的。 而且我们使用的数学模型比现有的猜测钢铁价格的模型更加简洁。许亚萍、王甜（ 2021）从钢铁供求角度对影响钢铁价格波动的因素进行实证分析，发觉从长远来看宏观经济波动对钢铁价格波动的影响要大于供应和需求冲击对钢铁价格的影响。祝彦成、王文波、赵攀（ 2021）发觉钢铁价格存在混沌特性，应用谐波小波分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国钢铁价格趋势猜测的谐波小波神经网络模型，有效改进了猜测精度。袁玲、高正（ 2021）运用联合体会模态分解和支持向量机理论构造了一种钢铁价格时间序列猜测方法， 提高了猜测精度， 改进了猜测结果的均方误
12、差和相关系数。刘晶（ 2005）通过时间序列模型讨论钢铁价格的自发趋势， 通过回来模型讨论影响钢铁价格的外部因素， 最终通过历史数据建立的模型对钢材价格进行猜测， 该模型取得了良好的猜测成效，但是在衡量消费者预期的时候精度仍不够。从现有的相关讨论来看， 国内仍没有相关的学者把互联网的搜寻数据应用于可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结学习资料 名师精选 - - - - - - - - - -第 3 页，共 4 页 - - - - - - - - - -可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结资料word 精心总结归纳 - - - - - - - - - - - -学习好资料欢迎下载钢铁市场的猜测讨论， 而且他们都采纳专属的官方发布的数据，数据具有肯定的滞后时期， 而我们也利用他们所使用过的数据，并在此基础上加入来自互联网搜寻的准时数据， 对钢铁市场的趋势走向进行猜测。我们所使用的模型与他们相比也更加简洁易懂。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结学习资料 名师精选 - - - - - - - - - -第 4 页，共 4 页 - - - - - - - - - -可编辑资料 - - - 欢迎下载