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运筹学--数据来源与质量评估.ppt

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  • 卖家[上传人]:杰猫
  • 文档编号:187509274
  • 上传时间:2021-07-26
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    • 第二讲数据来源与质量评估 n一、数据资料的来源 n二、搜集资料的指导思想 n三、计量经济学中常用的数据种类 n四、数据资料的质量问题 n五、异常数据的诊断 n六、宏观经济统计数据系统 第二讲数据来源与质量评估 n一、数据资料的来源 1、直接来源 通过统计调查和试验研究来取得资料,统称为 数据资料的直接来源 统计调查的主要手段有:普查、抽样调查、判 断调查、配额调查等 试验研究也是获取第一手资料的重要途径 2、间接来源 凡不是通过直接组织的调查和试验,而是从其 他渠道搜集第二手资料,统称为数据资料的间接来 源 第二讲数据来源与质量评估 n一、数据资料的来源 n2、间接来源 间接来源包括:统计年鉴、统计摘要、 统计资料汇编、统计公告、报纸杂志、历史 文献资料、Internet上发布的资料,以及基层 单位的统计台帐,会计核算资料等 在计量经济研究活动中,靠调查和试验 来搜集资料毕竟受到许多约束和限制,经常 的情况是大量使用各种间接资料,所以要了 解一些信息载体和出处,学会广泛地涉猎资 料 第二讲数据来源与质量评估 n二、搜集资料的指导思想 n1、应该根据所研究问题的性质和模型的特征来搜集 资料。

      比如,在预测模型研究中,一般要求参数估 计值的方差应尽可能小,在理论检验和政策评价研 究中,对模型参数估计的无偏性要求较高因此, 应该有针对性选择样本数据 n2、用于估计目的的截面资料一定要注意它们的同质 性,用于预测目的的时序资料要注意它们的相关性 再如,进行长期弹性分析,要搜集截面数据,进 行短期弹性分析,要使用时间序列资料等 第二讲数据来源与质量评估 n3、注意搜集数据资料方案的可行性在计量 经济模型中,往往会涉及若干个变量,每一 个变量的数据资料能否取得到,这是值得我 们关心的问题 n4、对可能存在的各种间接资料,要进行甄别 和可用价值评价 第二讲数据来源与质量评估 n三、计量经济学中常用的数据种类 计量经济研究中用到的数据,主要有四大 类别: n1、空间截面资料 n2、时间序列资料 n3、时空结合资料 n4、示性性质资料 第二讲数据来源与质量评估 n四、数据资料的质量问题 n计量经济学要求的数据资料的质量一般 表现在这么几个方面:准确性、完整性、可 比性、一致性和有效性 数据资料是进行经济定量分析的原料, 只有数据资料准确可靠,才有可能获得正确 的结论对于数据资料的准确性,通常用误 差来衡量,它是获得的数据与客观现象的相 对真值之间的差。

      关于准确性的判断分析, 有两种方法,一是所谓的后验技术,一是抽 样技术另外,数据必须适合所研究的问题 第二讲数据来源与质量评估 n四、数据资料的质量问题 n完整性经济现象本身是一个系统,作为反映 经济现象数量表现的数据资料,应该是系统的 、完备的,不能有缺失 n可比性指标的社会经济含义、口径、统计方 法有统一 n一致性样本数据要与研究对象相吻合 n有效性搜集来的数据资料,一定有助于说明 问题,也就是说,数据资料一定要具有可用价 值 第二讲数据来源与质量问题 n五、异常数据的诊断 n1、概念在数据集中出现的特别大或特别小 的点,称之为异常数据(Outlier)异常数据 会干扰模型的稳定性有的异常数据可能是 客观现象内在的随机变动的极端表现,有的 是由于观察、记录、汇总等过程中出现的差 错对于前者需要保留下来,不能随便舍弃 ,对于后者可以驱除掉判断异常数据的性 质要用检验的办法进行 第二讲数据来源与质量问题 n五、异常数据的诊断 n2、举例 n3、异常数据诊断方法 关于异常数据的诊断问题,已经形成了一个专门 的研究领域,人们提出了许多有用的识别异常数据 的方法在这里,我们只给出初步的介绍,详细内 容将本结合后面计量分析方法的学习,逐步加以讨 论。

      异常数据诊断方法主要包括:删除法、均值漂移 法、方差扩大法、残差图(标准残差图、附加残差图 、正态残差图、半正态残差图、包络图)、Score法( 用于时间序列数据的异常点)、贝叶斯方法(Box- Tiao、Cheloner-Brant)等等 第二讲数据来源与质量问题 n六、宏观经济统计数据系统 n经济计量问题研究,并不象我们想象的那样 ,通过建立分析模型,然后进行简单地回归 估计和预测等 n在建立经济模型的时候,需要对整个现象进 行深入细致的考察,把它当作一个系统,了 解系统各个组成部分之间的关系这些关系 的存在是我们建立计量分析模型的客观依据 n宏观经济系统概貌 第二讲数据来源与质量问题 n六、宏观经济统计数据系统 n1、国民经济核算体系 国民收入与支出核算、投入产出核算、 资金流量核算、资产与负债核算、国际贸易 与收支核算 n2、宏观经济系统 。

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