NBER Working Paper No. 23673
Issued in August 2017
NBER Program(s): TWP
This paper seeks to better understand what makes big data analysis different, what we can and cannot do with existing econometric tools, and what issues need to be dealt with in order to work with the data efficiently. As a case study, I set out to extract any business cycle information that might exist in four terabytes of weekly scanner data. The main challenge is to handle the volume, variety, and characteristics of the data within the constraints of our computing environment. Scalable and efficient algorithms are available to ease the computation burden, but they often have unknown statistical properties and are not designed for the purpose of efficient estimation or optimal inference. As well, economic data have unique characteristics that generic algorithms may not accommodate. There is a need for computationally efficient econometric methods as big data is likely here to stay.
Nem található esemény a közeljövőben.
A KRTK Közgazdaság-tudományi Intézet teljesítményéről A KRTK KTI a RePEc/IDEAS rangsorában, amely a világ közgazdaság-tudományi tanszékeit és intézeteit rangsorolja publikációs teljesítményük alapján, a legjobb ... Read More »
Tisztelt Kollégák! Tudományos kutatóként, intézeti vezetőként egész életünkben a kutatói szabadság és felelősség elve vezetett bennünket. Meggyőződésünk, hogy a tudomány csak akkor érhet el ... Read More »
Srí Lanka: a 2022-es gazdasági válság leckéje – A. Krueger Lessons from Sri Lanka Anne O. Krueger Jul 25, 2022 – Project Syndicate ... Read More »
A permanens válság korában élünk – J. Meadway We’re living in an age of permanent crisis – let’s stop planning for a ‘return ... Read More »
A 2021 végén, illetve 2022 elején tapaszalt 6, illetve 7%-os cserearányromlás brutális reáljövedelem-kivonást jelentett a magyar gazdaságból. A külső egyensúly alakulásával foglalkozó elemzések többnyire ... Read More »