“可用大数据测量预期通胀，应积极运用于经济政策”
首尔大学经济学系特聘教授 Hwang Yoonjae
有观点提出，若利用社交媒体或新闻等产生的大数据资料来测度预期通货膨胀等经济指标，就可以更适当地运用于经济政策之中。
首尔大学经济学系特聘教授、韩国经济学会会长 Hwang Yoonjae 将在即将于1日在首尔大学举行、由韩国经济学会主办的“2024经济学联合学术大会”上，以“数据驱动型经济政策的挑战与课题”为主题发表主旨演讲，并公布上述内容。
Hwang 教授表示：“在现代社会，随着信息通信技术的发展，各类数据不断积累。如果能将这些数据适当运用于经济政策，就可以制定出更加高效、有效且可信度更高的政策，并通过对结果的持续监测和评估，不断改进政策。”
随后，他介绍了利用作为大数据一类的文本数据来测度预期通货膨胀的方案。预期通货膨胀是指经济主体对未来通货膨胀的预期，是包括韩国银行在内的世界各国中央银行所采用的主要经济指标之一。
Hwang 教授解释称，预期通货膨胀目前通过问卷调查直接测定，虽然准确性较高，但成本巨大，难以及时获得实时数据，还存在受问题形式影响的应答偏差，以及难以确保样本代表性等问题。
相反，他强调，如果利用大数据来测度预期通货膨胀，就可以利用规模极大的样本信息，因题项形式造成的应答偏差较低，能够提供实时信息，且与问卷调查相比成本更低，具有上述优势。
Hwang 教授介绍了他利用韩国的网络社区、新闻、推特等文本资料开发的“基于大数据的预期通货膨胀（BIE）指数”。
他表示：“大数据中关于物价上涨的提及量，在公共收费上调或美国基准利率上调公布时点，有急剧增加的趋势；而关于物价下跌的提及量，则在出现新冠疫情扩散、国际油价下跌等相关新闻发布时急剧上升。”
他接着说：“利用这种提及量差异构建的日度 BIE 指数，自2020年3月以后快速上升，并在2022年夏季达到峰值，之后呈现下降趋势。该 BIE 指数与实际通货膨胀的走势非常相似，并且在进入高通货膨胀阶段的2021年以后，与韩国银行的预期通货膨胀指标具有相同的峰值。”
他还补充称：“与韩国银行既有指标相比，BIE 指数表现出更具前瞻性的趋势转折特性。这一特性与美国的预期通货膨胀较为相似，与韩国银行基于问卷调查的预期通货膨胀指标特性截然不同。”
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Hwang 教授表示：“上述结果表明，利用大数据构建的指标有可能提供具有潜在价值的有用信息。为此，今后需要为经济学、心理学、语言学、计算机工程等多领域专家与政策当局之间的合作奠定基础。”
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