网络经济学：结合大数据、网络科学与经济学的新型预测技术

将网络理论方法与近期可获得的丰富经济数据相结合，催生了用于建模和预测关键经济指标的新型分析与计算工具。其核心思想是在分析中引入拓扑分量，并一致地考虑所有高阶相互作用。我们提出三种基本方法来展示利用由此产生的网络增益的不同途径。首先，使用多元线性回归优化算法生成国际收支账户各单项之间的关联网络。该模型以高精度描述年度统计数据，并对大多数指标给出良好的预测。其次，提出了一种全球金融危机预警机制，该机制将网络度量与标准经济指标相结合。通过对长期债务证券的跨境证券投资网络的分析，可以依据总市场价值和名义未偿金额来描述各类场外交易金融衍生品（如信用违约互换）的扩散，这些衍生品与市场相互依存度和系统性风险水平的上升相关联。第三，考虑 G-20 经济体之间的商品贸易流网络，网络统计量为关键经济度量提供了比传统指标更好的代理变量。例如，研究表明，一个国家的“守门潜力”作为衡量局部权力的指标，对其年度 GDP 变化的预测能力通常远优于其进出口总额。