周期性普查与经常性统计制度及其调查数据的衔接问题

2003年,国务院对我国的普查项目和周期安排做出重大调整,调整后是十年三项四次普查,普查项目有所精简,周期趋于合理,覆盖面更全,普查数据更新更快,资料的利用程度也得到明显提高。同时,也更有利于各项普查标准的协调统一和普查内容的相互衔接,从而使周期性普查、经常性统计制度相互衔接、互为补充。但是,我们也应清醒地认识到,随着普查项目和周期的调整,周期性普查与经常性统计制度及其调查数据衔接的矛盾日益突出。     

缺失偏态数据下联合位置与尺度模型的统计推断

为了研究缺失偏态数据下的联合位置与尺度模型,基于分布自身的特点,提出了一种适合缺失偏态数据下联合建模的插补方法———修正随机回归插补方法,该方法对缺失数据下模型偏度参数的调整十分显著。通过随机模拟和实例研究,并与回归插补和随机回归插补方法进行比较,结果表明,所提出的修正随机回归插补方法是有用和有效的。     

基于多重插补的分层抽样估计方法与应用

依据一定的抽样方法在动态总体中选定的样本,在前后两期调查中会出现部分样本丢失的情况,从而导致部分样本调查数据的缺失,如果直接忽视丢失样本信息,则会降低样本的有效性,影响总体参数估计的精度。文章针对动态总体分层抽样中前后两期样本出现丢失的情况,将前期样本信息在第二期内消亡和新生的样本视为不可观测样本,采用多重插补技术对丢失样本目标变量值进行估计,设计出基于多重插补技术的第二期分层样本的参数估计方法,并构造相应的估计量。实验表明,基于多重插补技术的分层抽样具有优良性,设计的参数估计量具有无偏性,且较为有效。     

建立人口动态信息技术平台——对人口普查调查方式的思考

第六次全国人口普查在经历了准备阶段、普查登记复查阶段、编码和数据处理阶段之后,即将进入资料开发和总结阶段。     

知与智：智能化的企业数据库管理及应用之道

中国企业数据库应用的现状和症结根据我们的研究,在中国的大市场上,除电信、金翮等几个主流行业外,其他行业的企业尚未能建立起健全的数据库管理体系和数据应用系统,数据资源的潜力不能得到充分的发挥。     

加强经济普查数据质量管理的研究与思考

<正>近20年来,各国和国际组织越来越重视数据质量的管理。经济普查作为一种全面调查,在由微观个体数据汇总为宏观总量数据的过程中,普查数据质量管理都是值得重点研究的方向。本文以2018年经济普查为基础,全面研究分析第四次全国经济普查方案及整个流程,提出改进和完善普查数据质量管理的思考。     

谈抽样调查的“两个抓手”

随着统计与国际的接轨,国家统计局明确我国统计方法制度改革的指导思想是:建立以周期性普查为基础,以经常性抽样调查为主体,同时辅之于重点调查和科学推算等多种方法综合运用的统计调查方法体系.可见,今后一个时期,扩大抽样调查的应用领域、缩小全面统计报表的调查范围已成定局.     

复杂产品系统创新效益动态评测模型的研究与应用

文章结合复杂产品系统特征,从技术能力、机会窗口、经济效益、社会效益等维度建立了复杂产品系统创新效益评价指标体系.为了避免固定权重引起的评价结果失真和不合理现象,采用变权综合的方法将指标权重与评判结果进行综合,并结合实例分析说明了该方法的有效性和实用性.     

杭州市服务业调查制度的建立与应用

一、建立服务业调查制度的背景2003年中央经济工作会议上胡锦涛总书记提出:"要从战略和全局的高度认识服务业的重要地位,把加快发展服务业作     

基于动态因子和混频数据的天然气需求概率预测模型设计与应用

随着天然气消费需求的快速增长,需求波动也显著加剧,导致部分地区天然气供需出现季节性和阶段性的失衡。本文基于混频采样框架、分位数回归模型和核密度估计的天然气需求混频概率预测模型,构建了包括天气状况、能源市场、资本市场和投资关注4个方面的综合性混频动态因子系统,以期更精确地预测我国的天然气需求。研究发现,天气状况、能源市场和投资关注对天然气需求的预测能力优于资本市场。在天气状况方面,每日温度是月度天然气需求的最佳指标;在能源市场方面,月度天然气需求呈现出显著的自相关特征,持续时间为3～5个月,石油现货价格和煤炭现货价格的影响持续天数较短,分别为11天和10天;在预测表现方面,样本外的月度天然气需求实际值大部分出现在概率密度曲线的最高点附近。本文所提出的模型不仅能够直接使用混频动态因子的前瞻性信息,还能够获得平滑的天然气需求概率密度曲线,预测精确度相较现有模型提升14.13%～29.15%。研究结论为保障我国天然气市场安全,完善“双碳”政策设计提供有益的决策参考。     

Dynamic Analysis of Recurrent Event Data with Missing Observations, with Application to Infant Diarrhoea in Brazil

Abstract.  This paper examines and applies methods for modelling longitudinal binary data subject to both intermittent missingness and dropout. The paper is based around the analysis of data from a study into the health impact of a sanitation programme carried out in Salvador, Brazil. Our objective was to investigate risk factors associated with incidence and prevalence of diarrhoea in children aged up to 3 years old. In total, 926 children were followed up at home twice a week from October 2000 to January 2002 and for each child daily occurrence of diarrhoea was recorded. A challenging factor in analysing these data is the presence of between-subject heterogeneity not explained by known risk factors, combined with significant loss of observed data through either intermittent missingness (average of 78 days per child) or dropout (21% of children). We discuss modelling strategies and show the advantages of taking an event history approach with an additive discrete time regression model.     

基于Panel Data和SEA的环境Kuznets曲线分析 ——与马树才、李国柱两位先生探讨

 针对当前学者研究中国环境Kuznets曲线存在的问题，本文使用了面板数据模型和空间计量模型，以克服使用时间序列模型时样本数量偏少和使用截面数据时易引起空间自相关性等问题。结果表明中国有部分环境指标满足环境Kuznets曲线的倒U型特征。