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  数据是做出正确的经济和方针决议的根底。在曩昔的二十年中，见证了数据搜集和剖析的革新。信息技能的渐渐的进步及其无处不在的运用现已产生了巨大的数据量，等候帮忙进行经济和方针剖析。

  在“大数据”年代，处理大型，杂乱和高频数据集是经济学家从事经济猜测剖析的应战。这也为研讨人员供给了一个激动人心的时机，能够极大地增强咱们猜测未来的才能。统计学家，计算机科学家和计量经济学家现已开宣布许多新技能，例如各种机器学习办法，以消化一向增加的数据量并进步经济猜测的质量。

  该项目旨在运用最近可用的微观经济和金融商场数据来猜测在快速地开展的全球COVID-19大盛行中美国和我国的经济效果。向量主动回归，动态面板数据办法等最先进的计量经济学技能将被用于仿照和改善出资银行，中央银行和其他抢先方针组织（如IMF和IMF）的猜测专家的最佳做法。世界银行。

  扩展猜测规模需求搜集高频实时数据，例如商场心情，在线零售和房地产交易量。还需求比如文本剖析和随机森林之类的机器学习办法来归纳各种数据并及时生成经济成果的猜测。

  国际货币基金组织开展经济学家，首要担任剖析根底设施对开展我国家经济稳步的增加的效果。加州大学洛杉矶分校博士结业，曾任职于高盛微观经济研讨部的研讨员，世界银行开展经济研讨部经济学家和 Pepperdine 大学客座教授。研讨范畴包含开展经济学，交通经济学，微观经济体系和经济方针。

  国际货币基金组织全球经济猜测专家，是国际货币基金组织的全球经济展望和国际经济稳定性评价陈述的首要修改人。普林斯顿大学经济学博士结业，香港科技大学数学与计算机双学位荣誉学士。首要研讨方向包含实证微观经济学，经济猜测，银行与金融体系危险，微观经济建模等等。研讨效果包含证明了本钱流动性和金融商场的同化是导致劳动力搬运的根本原因之一，以及银行间的恶性竞争会导致过度运用出资性的房地产债券导致经济恶化等。

  1.经济数据搜集a. 搜集并树立一个包含美国和我国等全球最大经济体的丰厚微观经济数据的数据库

  -仔细检查经济数据和冠状病毒有关数据-计量经济学剖析，包含时刻序列和面板数据

  python编程根底、使用计量经济学、时刻序列统计学、机器学习、学术论文写作

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