本书首先整理了现有宏观经济预警系统研究现状，并对常用的宏观预警系统模型进行修正以促进我国宏观经济预测领域的发展。其次，解剖新时代中国宏观经济运行中的关键风险，并聚焦数字经济，剖析数字经济发展现状，从数字经济对出口绩效和产业发展的影响角度展开实证分析。再次，梳理大数据方法在社会科学中的应用，并对预警研究中常用的混频数据抽样模型、随机森林和贝叶斯结构时间序列等大数据方法进行总结。最后，借助大数据方法，基于金融市场、数字基建、网络搜索数据等对我国区域宏观经济运行风险、新经济产业经营风险、金融市场风险及其传导和国际金融风险蔓延等宏观经济运行风险的实时预测预警进行探讨。本书的研究对于我国的宏观经济运行管理，构建识别实时风险的预警系统，及时、正确、快速响应经济运行警情，保障我国经济环境安全与经济运行稳定具有重要的现实意义与应用价值。

1 导论
1.1 研究背景与意义
1.2 文献综述
1.2.1 宏观经济预测
1.2.2 国际大宗商品市场对中国经济的影响研究
1.2.3 数字经济对中国经济的影响研究
1.3 研究框架与思路
1.4 研究方法
1.5 研究特色与创新点
1.6 本章小结
2 宏观经济预警系统的研究现状及改进
2.1 DSGE模型与景气预测法的体系简述
2.1.1 DSGE模型体系简述
2.1.2 景气预测模型体系简述
2.2 DSGE模型与景气预测法的国际比较
2.2.1 DSGE模型的国际比较
2.2.2 景气预测法的国际比较
2.3 基于国际比较结果对中国宏观经济的模拟预测
2.3.1 基于DSGE修正模型的预测
2.3.2 基于景气预测修正模型的预测
2.4 本章小结
3 新时代中国宏观经济运行关键风险的识别
3.1 供给侧要素
3.1.1 资本
3.1.2 劳动
3.1.3 技术
3.1.4 自然资源
3.2 需求侧要素
3.2.1 消费
3.2.2 投资
3.2.3 净出口
3.3 本章小结
4 数字经济发展现状研究
4.1 数字经济发展阶段分析
4.2 数字经济发展面临的机遇
4.2.1 全球最大的网民规模
4.2.2 全方位政策支持
4.2.3 新基建的支撑
4.2.4 疫情影响
4.3 数字经济发展面临的挑战
4.3.1 关键核心技术缺失
4.3.2 专业人才缺乏
4.3.3 产业融合程度不够
4.3.4 数字鸿沟
4.3.5 数字安全
4.4 电子商务平台对中国制造业企业出口绩效的影响研究
4.4.1 电子商务平台对中国制造业企业出口绩效影响的机制分析
4.4.2 模型设定与数据处理
4.4.3 实证分析
4.5 数字经济发展的潜在风险研究：“脱实向虚”视角
4.5.1 数字经济对企业金融化影响的机制分析
4.5.2 模型与数据处理
4.5.3 实证分析
4.6 本章小结
5 基于大数据的预测方法研究
5.1 大数据方法在社会科学研究中的应用
5.2 混频数据抽样（MIDAS）
5.2.1 传统预测模型
5.2.2 单变量MIDAS模型构建
5.2.3 一阶自回归的AR（1）-MIDAS模型
5.2.4 模型权重函数构建
5.2.5 组合预测
5.3 随机森林（RF）
5.4 贝叶斯结构时间序列（BSTS）
5.4.1 状态空间时间序列与卡尔曼滤波法
5.4.2 Spike-and-Slab回归
5.4.3 贝叶斯模型平均
5.5 本章小结
6 基于金融市场数据的经济预警研究
6.1 基于国际金融市场运行数据的经济运行预警研究
6.1.1 国际商品期货市场对中国经济运行的传导机制分析
6.1.2 变量选择与数据处理
6.1.3 实证分析
6.2 基于国内金融市场运行数据的经济运行预警研究
6.2.1 国内金融市场对中国经济运行的传导机制分析
6.2.2 变量选择与数据处理
6.2.3 实证分析
6.3 本章小结
7 基于数字基建数据的经济预警研究
7.1 数字基建对中国经济运行的传导机制分析
7.2 变量选择与数据处理
7.3 实证分析
7.4 本章小结
8 基于网络搜索数据的经济预警研究
8.1 网络搜索数据对中国经济运行的传导机制分析
8.2 变量选择与数据处理
8.3 实证分析
8.3.1 关键词评价
8.3.2 CCI预测
8.4 本章小结
9 中国宏观经济运行预警体系构建
9.1 宏观经济运行传统衡量指标
9.2 宏观经济运行中的大数据梳理
9.3 宏观经济运行预警体系构建
9.4 本章小结
10 结论与展望
10.1 主要研究结论
10.2 研究启示与对策建议
10.3 未来研究展望
参考文献
后记