• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      浙江宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的實證研究——基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的匹配性

      2013-12-06 08:38:20朱一波
      統(tǒng)計科學(xué)與實踐 2013年12期
      關(guān)鍵詞:統(tǒng)計數(shù)據(jù)宏觀經(jīng)濟浙江

      朱一波

      (國家統(tǒng)計局浙江調(diào)查總隊,浙江 杭州 310012)

      一、前 言

      (一)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性

      隨著經(jīng)濟社會發(fā)展,公眾對統(tǒng)計數(shù)據(jù)日益重視,對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求也已不僅僅在于數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確,更在于數(shù)據(jù)是否能真實反映出當(dāng)前的經(jīng)濟社會現(xiàn)狀。公眾并不熟悉這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)是如何得到的,他們關(guān)心的是這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否和他們的切身感受相符合。

      從社會對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的需求來看,統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的核心可以整理歸納為準(zhǔn)確性、時效性、有效性、可比性等。影響統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的各方面現(xiàn)實因素有:統(tǒng)計方法的科學(xué)性、源頭數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)加工的合理性以及統(tǒng)計數(shù)據(jù)的人為干預(yù)等。

      (二)研究背景和方法

      國內(nèi)學(xué)者對于統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量評估研究的方向主要集中在兩個方面,一是對評估方法和體系的理論研究,二是運用實證分析方法對統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量進行評估。

      本文基于國內(nèi)外各學(xué)者對統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢驗方法,從統(tǒng)計數(shù)據(jù)匹配性的角度出發(fā)檢驗浙江宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù):一是以宏觀經(jīng)濟指標(biāo)的縱向匹配性來檢驗數(shù)據(jù)是否可以反映出浙江經(jīng)濟的波動規(guī)律;二是以宏觀經(jīng)濟指標(biāo)的橫向匹配性來檢驗數(shù)據(jù)是否可以及時反映出當(dāng)前的浙江宏觀經(jīng)濟信息。

      二、浙江宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的模型準(zhǔn)備

      (一)待評估指標(biāo)的選擇

      本文參考《浙江省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十二個五年規(guī)劃綱要》的目標(biāo)中提到的與浙江經(jīng)濟運行狀況密切相關(guān)的宏觀經(jīng)濟指標(biāo),根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源、統(tǒng)計方法、以及政府與民眾對指標(biāo)的關(guān)注程度,選取了以下宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計指標(biāo)并分為待評估的統(tǒng)計指標(biāo)和可信統(tǒng)計指標(biāo)兩類,具體如表1。

      表1 各統(tǒng)計指標(biāo)分類及記號

      (二)基本假設(shè)

      在浙江統(tǒng)計實踐中,基礎(chǔ)性評估、邏輯性評估已在統(tǒng)計工作中長期進行。因此可以假設(shè)前文中待評估的統(tǒng)計指標(biāo)大部分?jǐn)?shù)據(jù)是準(zhǔn)確的,并假設(shè)可信統(tǒng)計指標(biāo)的數(shù)據(jù)均是準(zhǔn)確的。

      本文需要檢驗的是這些待評估的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否符合經(jīng)濟運行及波動的規(guī)律,以及是否可以反映出浙江的經(jīng)濟狀況。因此繼續(xù)做出假設(shè):

      1.高質(zhì)量的宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)應(yīng)符合經(jīng)濟運行的規(guī)律,即一個統(tǒng)計指標(biāo)的數(shù)據(jù)應(yīng)在時間上存在縱向匹配性。

      2.高質(zhì)量的宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)應(yīng)該與歷年的經(jīng)濟狀況相吻合,即同一時期內(nèi)各宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間以及與其他經(jīng)濟數(shù)據(jù)應(yīng)該存在橫向匹配性。

      三、統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的縱向匹配性評估

      在實際檢驗中可以發(fā)現(xiàn),數(shù)值型統(tǒng)計指標(biāo)和比例型統(tǒng)計指標(biāo)存在顯著區(qū)別,因此本文在檢驗各待評估指標(biāo)的縱向匹配性時將它們分類討論。

      (一)數(shù)值型統(tǒng)計指標(biāo)的縱向匹配性評估

      1.數(shù)據(jù)的初步分析與預(yù)處理。由于y3即浙江省城鎮(zhèn)人均可支配收入的1979年數(shù)據(jù)存在缺失,因此對y3只分析其1980年至2011年的年度數(shù)據(jù)。為消除指數(shù)型變量帶來的異方差性,需要對這些數(shù)值型統(tǒng)計指標(biāo)取自然對數(shù)。

      2.ARIMA模型建立。由ADF檢驗結(jié)果可知,lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6均為一階單整序列,Ljung-Box檢驗則發(fā)現(xiàn)差分后的各變量均非白噪聲。由此對各指標(biāo)考慮時間序列的隨機性模型,本文采用ARIMA模型。

      對這六個變量分別建立ARIMA模型,模型殘差經(jīng)Ljung-Box檢驗為白噪聲。經(jīng)殘差圖對比后認(rèn)為模型預(yù)期值與真實值的差距在0.1以上的,是偏離ARIMA模型預(yù)期的數(shù)據(jù)。

      3.數(shù)據(jù)匹配性分析。從各因變量的匹配情況看:lny1與ARIMA模型匹配性最好,僅有1993年的數(shù)據(jù)偏離了模型預(yù)期;lny2、lny3、lny4、lny6與模型匹配性次之,各有三至四個年份的數(shù)據(jù)與模型有所偏離;lny5與ARIMA模型的匹配性相對較差。

      分年度來看:與ARIMA模型不匹配的數(shù)據(jù)都出現(xiàn)在2000年以前,自2000年開始的各指標(biāo)數(shù)據(jù)均與ARIMA模型匹配良好;1993年的各指標(biāo)數(shù)據(jù)均高于模型預(yù)期,1985年、1988年、1989年等年份出現(xiàn)的次數(shù)也較多且偏離方向基本一致,體現(xiàn)出各指標(biāo)間明顯的聯(lián)動性。

      (二)比例型統(tǒng)計指標(biāo)的縱向匹配性評估

      比例型統(tǒng)計指標(biāo)均為比例或百分比數(shù)據(jù),它們的特點是單位較為統(tǒng)一,或者可以認(rèn)為是沒有單位,指標(biāo)數(shù)據(jù)的走勢一般會較為穩(wěn)定。

      1.ARIMA模型建立。與數(shù)值型統(tǒng)計指標(biāo)類似,數(shù)據(jù)匹配性分析仍用ARIMA模型。與前模型的區(qū)別在于:

      (1)z1、z3、z4為帶截距的平穩(wěn)序列,z2為帶時間趨勢的平穩(wěn)序列。

      (2)z5、z6則均為一階單整序列,且差分后的z5、z6均為白噪聲序列,無法運用ARIMA模型。

      (3)分析acf圖和pacf圖時,發(fā)現(xiàn)z1、z3、z4均有比較明顯的周期性,因此運用的是帶季節(jié)性的ARIMA模型。

      (4)經(jīng)殘差圖對比后認(rèn)為,模型預(yù)期值與z1、z3、z4的真實值差距在5以上的,或者模型預(yù)期值與差分后的z2的真實值差距在1以上的,是偏離ARIMA模型預(yù)期的數(shù)據(jù)。

      2.數(shù)據(jù)匹配性分析。最終數(shù)據(jù)匹配性分析結(jié)論如下:

      (1)與模型不匹配的統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要出現(xiàn)在1995年以前,1995年之后僅有2001年的z3略高于模型預(yù)期。

      (2)差分后的z2與模型有所偏離的年份集中在1981年以前,而之后的模型殘差均較小。

      (3)z1、z3、z4與模型有所偏離的年份主要集中在1984年以前以及1989年、1993年這幾個年份,并且偏離方向基本一致,體現(xiàn)出較強的聯(lián)動性。

      四、統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量的橫向匹配性評估

      本文在考察統(tǒng)計數(shù)據(jù)橫向匹配性時,為減少被考察數(shù)據(jù)對模型造成的影響,使用交叉驗證法,具體方法和步驟為:

      (1)對每一個統(tǒng)計指標(biāo)每一年度的數(shù)據(jù)分別進行數(shù)據(jù)橫向匹配性考察。

      (2)在考察具體某個統(tǒng)計指標(biāo)某一年的數(shù)據(jù)橫向匹配性時,首先假設(shè)該指標(biāo)其他年度的數(shù)據(jù)是可信的,并繼續(xù)假定其他一部分統(tǒng)計指標(biāo)可信。

      (3)以被考察指標(biāo)為因變量,并以(2)中選定的可信指標(biāo)作為自變量,先將被考察年度數(shù)據(jù)剔除之后建立模型。

      (4)將被考察年度的自變量指標(biāo)代入步驟(3)中計算得到的模型,計算得出被考察指標(biāo)數(shù)據(jù)的模型預(yù)測值或預(yù)測區(qū)間。

      (5)檢驗被考察的數(shù)據(jù)真實值是否與步驟(4)中計算得到的預(yù)測值差距較大,或是否落在了預(yù)測區(qū)間外,以判斷該數(shù)據(jù)的橫向匹配性是否存疑,若匹配性存疑則記錄其為高于或低于模型預(yù)期。

      (一)可信指標(biāo)數(shù)據(jù)的初步分析與預(yù)處理

      由于同為數(shù)值型變量,為消除指數(shù)型變量帶來的異方差性,需要先對各可信統(tǒng)計指標(biāo)求取自然對數(shù)。

      由于x1、x2即浙江省進出口值的1985年以前數(shù)據(jù)存在缺失,因此只考慮對1986年至2011年的宏觀經(jīng)濟年度數(shù)據(jù)進行橫向匹配性評估。

      (二)待評估指標(biāo)與可信指標(biāo)之間的匹配性評估

      本文以可信指標(biāo)作為自變量,使用線性回歸模型,并運用交叉驗證法,來檢驗待評估指標(biāo)與可信指標(biāo)之間的匹配性。

      1.自變量的預(yù)處理。經(jīng)過相關(guān)分析得知,x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7之間存在著非常強的相關(guān)性。本文選用主成分分析法旋轉(zhuǎn)自變量矩陣。旋轉(zhuǎn)后的各主成分根據(jù)其貢獻率的由大到小分別計為px1、px2、px3、px4、px5、px6、px7。

      2.模型的預(yù)回歸。首先以px1、px2、px3、px4、px5、px6、px7為自變量,并分別以lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6、z1、z2、z3、z4、z5、z6為因變量,建立12個回歸模型,并用逐步回歸法篩除的各回歸方程的部分主成分自變量。被篩除的主成分自變量將不再用于之后的橫向匹配性評估。

      根據(jù)各回歸方程的檢驗結(jié)果看:

      (1)以z3、z4為因變量的兩個回歸模型F檢驗不顯著,說明兩個居民收入增長率指標(biāo)是不適合運用這些自變量建立回歸模型的。

      (2)lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6、z2對應(yīng)的回歸模型通過了F檢驗, R-squared值也均在0.99以上,說明模型解釋性較強,比較適用于進行橫向匹配性評估。

      (3)z1、z5、z6對應(yīng)的回歸模型通過了F檢驗,說明它們與同年的可信統(tǒng)計指標(biāo)存在一定程度的關(guān)聯(lián)。但R-squared值較低,說明模型解釋性較差,得到的匹配性評估結(jié)果只能用于參考。

      3.數(shù)據(jù)匹配性分析。根據(jù)模型預(yù)回歸的結(jié)果,z3、z4不適合應(yīng)用該模型進行匹配性分析,因此僅使用交叉驗證法依次驗證lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6、z1、z2、z5、z6的1986年至2011年的各年度數(shù)據(jù)。其中z1、z5、z6對應(yīng)模型的解釋性較差,與這三個模型有關(guān)的數(shù)據(jù)質(zhì)量診斷僅用于參考。

      從結(jié)果看,1986年以來浙江省大部分宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)橫向匹配性良好,詳細情況如下:

      (1)浙江全社會投資指標(biāo)數(shù)據(jù)完全通過了橫向匹配性檢驗,沒有存疑數(shù)據(jù)。生產(chǎn)總值、三產(chǎn)增加值、消費價格指數(shù)這三項指標(biāo)的橫向匹配性存疑數(shù)據(jù)也都不超過一個。

      (2)1986年、1992年這兩個年份出現(xiàn)的次數(shù)較多,且在這兩年各指標(biāo)的不匹配情況較為類似,說明這些數(shù)據(jù)的變化很可能是由于各待評估指標(biāo)之間相互影響所致,而非僅僅由這些可信指標(biāo)所決定。

      (3)模型認(rèn)為1986年浙江省生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)偏高,但參考GDP增速的回歸模型看并沒有相應(yīng)GDP增速過快的情況。

      (4)模型認(rèn)為1986年、1992年、2002年、2011年這四年的三產(chǎn)增加值比重數(shù)據(jù)橫向匹配性存疑,但是從三產(chǎn)增加值的模型看僅認(rèn)為有1995年的數(shù)據(jù)高于預(yù)期。

      (5)在其他解釋性較強的模型中,除1986年、1992年這兩個年份外,僅有1987年的城鎮(zhèn)居民收入低于預(yù)期值,其他數(shù)據(jù)橫向匹配性良好。

      (6)各解釋性較弱的模型中,檢驗得到的橫向匹配性存疑的數(shù)據(jù)也并不多,也可基本判斷數(shù)據(jù)與可信指標(biāo)的橫向匹配性良好。

      (三)各宏觀經(jīng)濟指標(biāo)之間的匹配性評估

      為進一步分析所有宏觀經(jīng)濟指標(biāo)之間的橫向匹配性,可以改進模型,并需要增強假定:首先以所有選定的宏觀經(jīng)濟指標(biāo)變量作為一個變量總體,然后在驗證某一個待評估指標(biāo)的橫向匹配性時,假設(shè)變量總體中所有其他宏觀經(jīng)濟指標(biāo)均是可信的。

      考慮到自變量數(shù)量非常多,且自變量之間存在著嚴(yán)重的自相關(guān),本文選擇使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型來檢驗所有數(shù)據(jù)的匹配性。

      1.變量總體的預(yù)篩選。運用五折交叉驗證法驗證后發(fā)現(xiàn)z1、z3、z4、z5、z6不適用于使用該模型的,因此考慮將z1、z3、z4、z5、z6從變量總體中篩去,即變量總體中只保留lny1、 lny2、 lny3、 lny4、 lny5、 lny6、 z2、 lnx1、 lnx2、lnx3、lnx4、lnx5、lnx6、lnx7這幾個變量。

      2.模型的預(yù)估計。在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行數(shù)據(jù)匹配性評估之前,還需要先確定各因變量下的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱藏層的節(jié)點數(shù)。本文以變量總體中各待評估指標(biāo)為因變量,分別使用五折交叉驗證法,來確定各模型的節(jié)點數(shù)。

      3.數(shù)據(jù)匹配性分析。根據(jù)模型預(yù)估計的結(jié)果,使用交叉驗證法依次驗證lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6、z2的1986年至2011年的各年度數(shù)據(jù)。

      根據(jù)前文中時間序列模型檢驗數(shù)據(jù)匹配性的標(biāo)準(zhǔn),可以認(rèn)為當(dāng)lny1、lny2、lny3、lny4、lny5、lny6對應(yīng)的模型預(yù)期值與真實值的差距在0.1以上、或者z2對應(yīng)的模型預(yù)期值與真實值差距在1以上時,判斷其真實值與模型預(yù)測值相差過大,數(shù)據(jù)匹配性存疑。

      評估結(jié)果顯示在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型下各宏觀經(jīng)濟指標(biāo)之間的橫向匹配性非常優(yōu)秀,僅有浙江省全社會投資這一指標(biāo)數(shù)據(jù)與模型略有不匹配的情況。但在前文中已證得全社會投資指標(biāo)與可信指標(biāo)是完全匹配的,因此可認(rèn)為浙江省各宏觀經(jīng)濟指標(biāo)的橫向匹配性非常好。

      五、結(jié)論及建議

      (一)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估結(jié)論

      浙江宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量較好,具體體現(xiàn)在以下幾點:

      1.各指標(biāo)在時間序列上基本匹配,特別是2000年以后的數(shù)據(jù)完全匹配,說明隨著統(tǒng)計機制的健全與完善,統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量也越來越好。1985年以前的統(tǒng)計數(shù)據(jù),以及1988年、1989年、1993年這三年份各指標(biāo)數(shù)據(jù)出現(xiàn)縱向不匹配,均與對應(yīng)年份浙江政治、經(jīng)濟形勢有關(guān)。21世紀(jì)以來,隨著浙江統(tǒng)計體制機制不斷完善,同時經(jīng)濟運行也相對穩(wěn)定,各宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)均未出現(xiàn)時間序列不匹配的情況。

      2.同年度下,全省生產(chǎn)總值、服務(wù)業(yè)增加值及其占生產(chǎn)總值比重、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均純收入、全社會固定資產(chǎn)投資、社會消費品零售總額等宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計指標(biāo)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)完全匹配,體現(xiàn)出了浙江宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)優(yōu)異的橫向匹配性。

      3.剔除價格因素后的GDP增長率、城鄉(xiāng)居民收入增長率體現(xiàn)出了良好的周期性,反映了經(jīng)濟周期的規(guī)律。居民消費價格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)則表現(xiàn)出了價格變動的慣性以及其變動量的隨機性,可以認(rèn)為是在時間序列上匹配的。兩個價格指數(shù)既表現(xiàn)出一定的獨立性,同時也與當(dāng)年的其他宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)表現(xiàn)出一定程度的關(guān)聯(lián)性。

      根據(jù)以上對統(tǒng)計數(shù)據(jù)匹配性的分析,可以得出浙江宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的結(jié)論。

      (二)建議

      1.保持并提高政府統(tǒng)計水平。要提高統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量,就要繼續(xù)健全統(tǒng)計指標(biāo)和統(tǒng)計方法,進一步規(guī)范統(tǒng)計工作,并加強培訓(xùn)基層統(tǒng)計人員,把好數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)。

      2.完善獨立的政府統(tǒng)計體制。要保證統(tǒng)計工作的獨立性,同時也要對自身統(tǒng)計工作加強監(jiān)督和自查。

      3.加強統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和控制。要繼續(xù)強化對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量評估,并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系。要明確評價數(shù)據(jù)質(zhì)量原則與標(biāo)準(zhǔn),研究和改進數(shù)據(jù)質(zhì)量控制技術(shù)方法,最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估工作的常態(tài)化。

      4.增加數(shù)據(jù)透明性,改進統(tǒng)計宣傳工作。政府統(tǒng)計部門應(yīng)該首先在公眾輿論中有一個權(quán)威的、響亮的宣傳聲音,然后逐步增強數(shù)據(jù)的透明性,才能從根本上減少社會公眾對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的誤解以及不必要、不公正的質(zhì)疑。

      猜你喜歡
      統(tǒng)計數(shù)據(jù)宏觀經(jīng)濟浙江
      創(chuàng)新視角下統(tǒng)計數(shù)據(jù)的提取與使用
      即時經(jīng)濟:一場實時革命將顛覆宏觀經(jīng)濟實踐 精讀
      英語文摘(2022年3期)2022-04-19 13:01:28
      2021—2022年中國宏觀經(jīng)濟更新預(yù)測——提高中等收入群體收入增速的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)分析
      掃一掃閱覽浙江“助企八條”
      國際統(tǒng)計數(shù)據(jù)
      全球化(2018年6期)2018-09-10 21:29:09
      2017年居民消費統(tǒng)計數(shù)據(jù)資料
      浙江“最多跑一次”倒逼“放管服”
      浙江“雙下沉、兩提升”之路
      擴大需求:當(dāng)前宏觀經(jīng)濟政策最重要的選擇
      浙江醫(yī)改三部曲
      乡宁县| 易门县| 灯塔市| 乌什县| 师宗县| 大埔区| 聊城市| 额尔古纳市| 呼伦贝尔市| 同仁县| 增城市| 顺平县| 饶平县| 蓝田县| 万源市| 东乡县| 东宁县| 新源县| 锡林浩特市| 板桥市| 墨竹工卡县| 济源市| 衡水市| 宝应县| 保德县| 类乌齐县| 广河县| 广丰县| 景德镇市| 肥西县| 石楼县| 惠安县| 北川| 江达县| 大荔县| 同心县| 东兴市| 宜宾市| 贵阳市| 醴陵市| 当阳市|