Információ és tudás: A Big Data szerepe a közgazdaságtanban Vincze János BCE és MTA KRTK KTI 2015. 02.0 2 MAFIHE Téli Iskola.

Az előadások a következő témára: "Információ és tudás: A Big Data szerepe a közgazdaságtanban Vincze János BCE és MTA KRTK KTI 2015. 02.0 2 MAFIHE Téli Iskola."— Előadás másolata:

1 Információ és tudás: A Big Data szerepe a közgazdaságtanban Vincze János BCE és MTA KRTK KTI 2015. 02.0 2 MAFIHE Téli Iskola

2 We are drowning in information but starved for knowledge. John Naisbitt (Megatrends, 1982)

3 Vázlat 1. Közgazdaságtan és adatok 2. Arbitrázs lehetőségek és Big Data 3. Big Data és oksági összefüggések 4. Közgazdaságtan és ökonofizika 5. Összefoglalás

4 1.1 Közgazdaságtan és adatok Hol van sok adat és hogyan keletkeznek? Statisztikai hivatalok Privát, elektronikus adatok Adminisztratív Strukturálatlanság fontos probléma

5 1.2 Közgazdászok és adatok Mottó egy ökonometria kézikönyvből a 80-as években: Nagyapám soha nem evett fasírtot; az étteremben azért nem, mert nem tudta mi van benne, otthon azért nem, mert tudta. Elméletek és adatok a közgazdaságtanban Big Data: a fasírtkészítés felelőssége (többnyire) adott hozzávalókból

6 1.3 Potenciálistól az aktuálisan használt adatokig Potenciális (big) Keresők, statisztikai hivatalok, vállalati tranzakciók, adminisztratív adatbázisok, népszámlálások. Aktuálisan használt (általában nem big) már strukturált adatok, n>>p

7 1. 4 Közgazdaságtan és Big Data Hal Varian: Big Data - New Tricks for Econometrics (2014) There have been very fruitful collaborations between computer scientists and statisticians in the last decade or so, and I expect collaborations between computer scientists and econometricians will also be productive in the future.

8 2.1 Üzleti alkalmazások Hitel default előrejelzés Vásárlói szokások Ügyfélvesztés előrejelzés Általában célzott marketing Pénzügyi előrejelzések

9 Epagogix

10 2.2 Példa: Epagogix Big Data módszerek a filmgyártásban (Ian Ayres: Super crunchers) Forgatókönyv, szereposztás elemzés, és a bevétel előrejelzése Eredmény: a filmkészítés profitabilitása nőhet Kinek kell és kinek nem kell?

11 2.3 Előrejelzés és arbitrázs Klasszikus arbitrázs: határidős devizapiac Kockázatos arbitrázs: előrejelzésen alapuló devizaspekuláció Arbitrázs általánosabban: mint a piaci tökéletlenség kihasználásának lehetősége

12 2.4 Tanulságok az Epagogix példából A tudás jellege: átmeneti (arbitrázs) hiányos: mit tudunk a visszacsatolásról? gyakran nincs lehetőség ellenőrzésre

13 3.1 Közgazdászok és adatelemzés Az ökonometria a Neyman-Pearson matematikai statisztika leszármazottja Becslés és hipotézis vizsgálat, oksági összefüggések – hatások keresése Data mining: illetlenség, de olyan, amit senki sem tud mellőzni

14 3.2 Big Data és okság/ hatás vizsgálat Mi van, ha nem lehet kísérletezni ? Természetes kísérletek: minimálbér Big Data és természetes kísérletek: hólapátok ára Instrumentális becslés: tanulási idő és bérek Big Data és instrumentumok: Google Correlate Igazán jó előrejelzésből is lehet hatásvizsgálat.

15 3.3 Hol kellene szemléletet változtatni? Adatstrukturálás adatbányászattal és p>>n Időleges előrejelzések nagyobb megbecsülése. Mit lehet előrejelezni? Mikor értelmes az „okságot” kutatni? Identifikáció vagy overfitting a probléma

16 3.4 De … Penicillin és arbitrázs 1. vizsgálat: A penicillin kimutathatóan hatásos 2. vizsgálat: a pneumococcus visszavág A statisztikai hatásvizsgálat kevés, mélyebb tudás kell! Az állapottér mélysége is fontos!

17 4.1 Lélekvándorlás: fizika, közgazdaságtan és szociológia Egy indiai közgazdász magyarázata Hálózatok: Miért fontosabb a szociológusoknak? Miért szeretik a fizikusok? Miért óvatosak a közgazdászok?

18 4.2 Közgazdasági modellek és a valóság Hagyományos szemlélet: mintamomentumokat akarunk magyarázni Érvelés: Nem-ergodikus esetben nincs haszna egyetlen minta momentumainak. Mivel csak egy mintánk van, ezért ergodikus modelleket kell csinálnunk.

19 4.3 Ágens-alapú modellek Heterogenitás: a szimulációk nagy adathalmazt generálnak Hasonlóan az evolúciós modellekhez a szimulált idősorok nem feltétlenül ergodikusak Hogyan lehet validálni egy ilyen modellt egy minta alapján?

20 4.4 Felfedezés és analógiák keresése Az ABM-ekből származó adathalmazok összevetése egymással és más nagy (valós) folyamatokból származó Nézzük meg, hogy vannak-e közös jellemzők!

21 5. Összefoglaló Big Data: új szemléletre ösztönöz a közgazdaságtanban A haszna „arbitrázs” problémáknál nyilvánvaló, hatásvizsgálatoknál is alkalmazható, de sok kihasználatlan lehetőség is van A tudást biztosan nem tudja tökéletesen helyettesíteni, de segíthet felhalmozni