1. 毕业设计（论文）主要内容：

随着宏观经济理论的发展，宏观经济预测成为实证分析的一个重要方面。传统宏观经济预测方法的核心思想是通过特定的模型与方法技术发现统计数据的内在规律，并利用这种规律预测经济未来走势。常见方法有扩散指数法、移动平均法、指数平滑法、灰色预测法、向量自回归模型等。然而经济运行规律在短时间内发生变化的可能性较小，但随着时间间隔的增加，偏离原有的经济运行规律的可能性和程度会越来越大，且传统经济预测分析过程使用的统计数据存在较为严重的问题。

由于计算机和网络技术的飞速发展，人类社会积累的各种各样的数据信息也越来越多，形成了海量的数据信息，一般称为大数据。大数据的产生对宏观经济预测和分析产生了巨大的影响。大数据在宏观经济预测方面具有1）及时性，2）精准性，3）相对低成本，4）颗粒度高，5）样本量大的优点。

通过大数据技术和方法，获取及时性的数据，结合传统的宏观经济预测和分析模型，既能有效利用经济理论解释经济问题，又能通过大数据获取的数据信息突破传统统计数据存在的问题，有效提高宏观经济预测和分析的效果，为宏观经济预测和分析带来新的突破。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

完成的主要任务和内容：

（1） 宏观经济预测系统的设计与实现：

通过大数据挖掘获取高维度的可解释变量，通过机器学习的方法例如

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2019年1月1日-2019年1月31日：了解大数据的特性，阅读关于大数据分析及数据预测模型的相关文章；

2019年2月1日-2019年2月28日：掌握技能，具有针对性的学习编程语言，算法，了解相关机器学习方法和预测模型，尝试实现已阅读文献中的方法；

2019年3月1日-2019年3月31日：改进选定的经济预测模型使其适用于大数据下的宏观经济预测；

4. 主要参考文献

[1] 刘涛雄, 徐晓飞. 大数据与宏观经济分析研究综述[j]. 国外理论动态, 2015(1):57-64.

[2] 丛静. 大数据环境下进行宏观经济预测分析的构想[j]. 丝路视野, 2017(1):8-8.

[3] 粘书婷. 大数据与宏观经济监测预测文献综述[j]. 现代商业, 2016(8):80-81..