摘要
為實現(xiàn)突發(fā)事件對經(jīng)濟影響的精準分析，以往通常采用同比、環(huán)比、年度增速等傳統(tǒng)方法進行分析預測。為了克服傳統(tǒng)方法對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)分析的不足。易可諾經(jīng)濟運行系統(tǒng)在傳統(tǒng)統(tǒng)計方法的基礎上結合了經(jīng)濟結構發(fā)展、重點企業(yè)運營能力、疫情發(fā)展變化等多方面因素動態(tài)分析區(qū)域經(jīng)濟的影響和變化特征，引入ARIMA模型、聚類分析模型并加以改進，實現(xiàn)突發(fā)事件對區(qū)域經(jīng)濟影響的定量測算。
正文
利用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法分析突發(fā)事件對經(jīng)濟的影響時，通常使用“同比”、“環(huán)比”、“年度增速”等指標，并用數(shù)據(jù)進行相關性及回歸分析得到預測值來進行分析。由于城市經(jīng)濟自身具有較強的聚集效應及發(fā)展趨勢，使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法分析顯然是不準確的。
易可諾經(jīng)濟運行系統(tǒng)利用多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)統(tǒng)計的基礎上利用大數(shù)據(jù)分析技術，精準分析了疫情對區(qū)域經(jīng)濟的影響及風險評估。具體內容如下：
（1）跨部門數(shù)據(jù)共享。重大突發(fā)事件的后續(xù)處理往往伴隨著跨部門協(xié)同工作，對政務數(shù)據(jù)共享顯得尤為重要。我們通過易可諾經(jīng)濟運行系統(tǒng)-現(xiàn)狀與趨勢模塊作為各部門協(xié)同查閱數(shù)據(jù)的工具，良好支撐了跨部門數(shù)據(jù)的實際應用。
（2）可能的經(jīng)濟損失。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，春節(jié)小長假所在月份產(chǎn)生的社會零售總額逐年增長，對這種存在具有季節(jié)性影響又逐年增加的數(shù)據(jù)，用季節(jié)性ARIMA模型描述是非常合適的。考慮數(shù)據(jù)自身的周期性、波動性、趨勢性及突發(fā)事件可能的影響性，分析原預測值與現(xiàn)有實際值的差異可以解釋為區(qū)域經(jīng)濟損失。
（3）區(qū)域行業(yè)風險及復工評估。從規(guī)模、效益、風險等方面對對區(qū)域內行業(yè)進行風險排名作為復工依據(jù)，為地方政府政策調控提供數(shù)據(jù)支持。
（4）波及范圍推演。以時間為線，分析推演疫情持續(xù)時間對宏觀經(jīng)濟的影響。
（5）針對收到疫情沖擊的重要行業(yè)及當?shù)刂攸c企業(yè)，結合稅務數(shù)據(jù)對企業(yè)進行跟蹤分析，對企業(yè)收到的影響持續(xù)評估。
結論
隨著數(shù)據(jù)源的不斷豐富，分析模型不斷的迭代，政務數(shù)據(jù)共享平臺的不斷優(yōu)化，易可諾經(jīng)濟運行系統(tǒng)對政府決策支持的力度將會不斷增強，未來也會繼續(xù)協(xié)助政府部門利用大數(shù)據(jù)技術提升治理能力和公共服務水平。
