京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
经济学人 新经济、大数据、行为学
美国的金融重心正在从华尔街向硅谷转移,其背后的推手是以高科技与互联网企业为代表的新经济的兴起。新经济带来的不只是对传统商业模式的颠覆,也为经济学引入了全新的思考。微观经济学和行为经济学成为硅谷企业了解消费者、研判趋势、设计未来的利器。
何为新经济?
从基于实物商品的经济转变到基于软件和知识产权的经济。
共享经济,减低信息成本,更简便高效地匹配市场供求。像Airbnb和Etsy这样的新经济网站给人们创造了新的赚钱途径——在自己出外度假时把房子出租,或出售艺术创作和手工艺品。
“组合职业”的兴起,每个人都是自身职业的创业家。新时代的就业者不仅需要不断学习新技能,而且要紧贴时代的经济脉搏,发掘新机遇。
硅谷引领的新经济让微观经济学家如鱼得水。他们精于某个特定领域,通常是某一类型的市场或公司,试图揭示其运转原理。有了科技公司提供的大数据,微观经济学家对人们的行为做出了惊人的准确预测。微观经济学就是数据驱动,挖掘大数据的经济学。硅谷的公司越来越青睐他们:将一位最前沿的经济学家招致麾下,他们就能预测出消费者或者员工下一步可能的动向。
微观经济学家的成功案例比比皆是。以旅游服务公司TripAdvisor的子公司SmarterTravel为例,用户一点开其网站,一项由经济学家设计的算法就开始启动。各种数据,包括两次点击鼠标间隔的时间,都有助于预测该用户究竟是随便看看、打发时间还是潜在的买家。网站会在数毫秒内做出调整——浏览者会看到更多的广告,而买家则会看到一个更为简单的网页,以他们的选购为重点——从而达到利润最大化。其他公司会出售自己的预测能力。任何一家担心员工流失的公司都可以请hiQ Labs的团队通过深入研究公司记录,找出最有可能离职或者被挖走的员工。人力资源总监就可以针对他们做工作。
微观经济学家不再只是研究已有的公司如何运作,而是帮助设计未来的公司。这对经济学家这一职业也提出了新的要求,与着眼华尔街的前人相比,新经济要求经济学家同时驾驭经济学和编程,而不是经济学和交易证券。
微观经济学已开始颠覆经济学研究的出发点和研究方式:
大数据是研究的出发点。微观经济学家非常执着于自己使用的数据是如何收集来的。
假设—求证的研究方法被推倒。微观经济学家更看中电脑对未加工数据的分析,寻求规律。
跨学科的“拿来主义”。为了更好地进行行业分析,微观经济学家博采众长,从心理学到人工智能都有所涉及。
行为经济学,基于人类非理性行为的观察
与微观经济学类似,为了更好去解释人作为个体和群体在日常经济中的行为,经济学的另一重要领域也在快速发展——行为经济学。与经典经济学本质不同之处在于,行为经济学不再把“理性人”作为经济学分析的客观假设,而是把人类行为的不理性纳入到经济学分析当中去。
行为经济学研究的出发点恰恰是对人类非理性行为的观察。我们对意外之财和自己每个月的薪水态度截然不同。自己已经拥有的东西和同等价值可以轻易买到的东西,我们更为珍爱前者。我们对问题的回应很大程度上取决于问题的呈现方式:我们觉得用信用卡支付时加收附加费用不公平,但却认为现金支付的折扣合情合理。
微观经济学家在专注的领域屡有建树,在微观经济层面(即公司和个人行为层面),行为学派也已经站稳脚跟。过去十年,宏观经济学家对整体经济的研判屡屡失误,集合微观经济学的大数据与行为学派的观点,应用于宏观研究,会是很有价值的尝试。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28