组合模型对统计数据准确性检验的适用性研究

文章以GDP数据的准确性为例,根据Cramer分解定理的基本理论对我国GDP数据时间序列建立了确定性趋势模型,对模型得到的平稳残差序列拟合ARMA模型;将两种模型组合起来对我国GDP数据进行预测,用预测值代表"真值",考察了预测值与观察值之间的差异;用异常值检验法对2001～2007年我国GDP数据的准确性进行了检验和分析,证明了组合预测模型在统计数据准确性检验中的适用性总体上不强,并提出了模型改进应用的思路.     

基于组合预测模型的GDP统计数据质量评估研究

准确可靠的统计数据是把握经济运行情况、进行科学决策的基础.以我国GDP数据的准确性为例,选取1985～2010年间的数据作为样本,根据时间序列自身的变化特点,分别拟合灰色预测模型、回归组合模型和双指数平滑模型.在模型通过统计检验、具有良好统计预测能力的基础上,构建基于误差绝对值和最小的组合预测模型对我国GDP数据进行预测,所得预测值代表“真值”,再从异常值的角度对我国GDP数据的准确性进行分析,结果表明组合预测模型在统计数据准确性检验中较高的实用价值,值得进一步研究.     

我国统计数据质量的评估方法研究————————趋势模拟评估法及其应用

 本文采用组合模型的形式对时间序列数据的变化特点建模，在模型通过各种检验、具有良好统计预测功能的基础上，从检验异常值的角度来分析预测值与实际值之间差异的程度，找出离群数据，利用数理统计中检验实验观测数据异常值的方法，对离群数据的误差进行统计上的显著检验，从而评估统计数据的质量。文章以我国国内生产总值（GDP）为研究对象，选取我国1978-2003年间的GDP作为样本，运用趋势模拟评估法来评估我国2004年国内生产总值的准确性。对我国经济指标的时间序列数据进行了实证分析。     

基于ARIMA-GMDH的GDP预测模型

文章先对四川省GDP分别建立了ARIMA时间序列模型和GMDH变量自回归模型来进行预测;然后利用GMDH自组织建模方法建立ARIMA-GMDH组合预测模型来预测;最后使用Bonferroni-Dunn方法对三个模型的稳定性进行分析检验。模型预测结果和稳定性检验结果表明:基于ARIMA-GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测都优于另外两种单预测模型。相比之下组合模型在拟合和预测效果具有较高的可靠性、准确性和稳定性。     

基于GMDH组合的中国GDP预测模型研究

文章对中国季度GDP分别建立了ARIMA和ARCH模型,并利用GMDH自组织建模方法提出了新的组合预测模型。模型预测结果及对比表明,基于GMDH组合的GDP预测模型的拟合和预测效果,在经济正常增长或出现较大波动时都具有较高的可靠性与准确性。文章还使用Bon-ferroni-Dunn检验方法进一步验证了组合模型的拟合能力要优于单一模型。     

基于半参数模型的中国GDP数据准确性评估

本文以经济增长理论为基础,对1953-2010年中国GDP数据和劳动投入、资本投入、人力资本等因素建立了半参数回归模型。然后,文章对模型了进行了统计诊断分析,计算了相关统计诊断量,利用统计诊断量得到了模型的异常点,基于此对中国GDP数据的准确性进行了讨论：中国GDP数据的异常点主要集中两个时间段1958-1961年和1991-1994年。文章最后对基于半参数回归模型统计诊断的统计数据准确性评估方法进行了评述。     

基于匹配性的宏观经济统计数据质量的评估

在宏观经济统计数据中,GDP(国内生产总值)是一项重要的总量指标,故其数据质量也一直备受关注.文章以数据匹配性为立足点,选择了GDP这一宏观经济统计数据作为研究对象,分别从结构匹配性、空间匹配性、时间匹配性几个维度建立了统计数据质量评估模型,分别评估了各维度下的GDP数据质量,以求更加客观、真实地考察GDP统计数据质量,从而为宏观经济数据质量评估方法的进一步完善与改进提供一定的借鉴.     

经济景气指标与实际GDP增长率的混频预测

文章通过构建月度景气指标与季度实际GDP增长率之间的混频动态向量自回归模型,并采用期望最大值算法和卡尔曼滤波来实现混频数据和缺失数据的估计和迭代预测.大量月度景气指标的MFVAR模型的伪实时数据的多步滚动迭代样本外预测结果表明:虽然不同类别的月度景气变量在不同预测期的预测结果存在一定的差异,但实时预报、短期预测,以及组合预测结果均表明混频动态向量自回归预测模型对我国季度实际GDP增长率的实时预报和短期预测具有精确性、有效性与适用性.     

基于ARMA-ARCH的GDP组合预测

本文分析了四川省GDP发展趋势,建立了四川省GDP的ARMA预测模型。然后分析了企业景气调查数据和传统统计数据的差异,指出了企业景气调查数据在经济预测中的优点,并在此基础上建立了基于企业景气调查数据的ARCH预测模型。最后利用前面两个模型的预测结果构建了基于BP神经网络的ARMA-ARCH组合预测模型。     

基于虚拟变量回归与SARIMA组合模型的GDP预测

文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断.     

我国制造业对外贸易与经济增长的协整及因果关系检验

文章利用1992～2006年我国制造业进出口贸易的统计数据,采用协整检验和Granger因果检验对过去15年间我国制造业对外贸易的发展与经济增长的关系进行了实证分析.研究表明,我国制造业贸易总额与GDP之间、进口与GDP之间以及出口与GDP之间均存在长期的唯一协整关系及单向的Granger因果关系.     

基于Benford法则的M_2统计数据准确性研究

根据Benford法则,在样本量充足的情况下,统计数据的首位数字分布概率符合对数规律,而人为地捏造、篡改或者修饰数据将会破坏这种规律。将Benford法则引入到统计数据的准确性检验中,运用非参数统计中的χ2拟合优度检验,对中国人民银行官方网站所公布的1994年10月至2009年9月M2统计数据的准确性进行研究,结果表明：数据较好地符合了Benford法则,准确性较高。     

我国GDP增长率的估算方法

据我国官方统计数据,1978～2000年国内生产总值的年平均增长率为9.5%。我国经济的迅速增长引起了国内外学者的广泛关注,有研究显示出了对我国GDP增长率可信度的质疑。这项统计数据的可信度直接影响宏观经济政策的合理性和准确性,进一步可能会影响经济运行。文章主要论述了国内外学者对我国GDP增长率不同的估算方法。     

关于中国居民可支配收入的评价与估计

基于城乡居民收入抽样调查的居民可支配收入统计数据是我国国民经济核算体系中重要的基础数据之一,它不仅是衡量国家和各地区居民生活水平的基本指标,而且在宏观经济学理论及实证研究中有着非常重要的地位,对国家宏观经济政策的制定也有着重要的作用.近年来由于反映我国国民收入水平的国民生产总值等宏观统计数据的准确性问题一再遭到人们的质疑,认为中国的GDP被高估.居民可支配收入作为反映国家人民生活水平最基本的统计指标是否也存在同样的疑虑:中国居民收入是否也高估了,本文在对我国城乡居民抽样调查统计数据进行评估的基础上,根据国民收入循环原理对我国居民可支配收入进行了估计.     

含有变结构点的面板循序检验方法研究

针对含有变结构点的面板数据易产生"伪单位根"现象,提出面板循序检验方法:首先给出检验模型和检验步骤,其次通过Monte Carlo模拟得到检验统计量的临界值,最后结合我国各地区的GDP数据进行实证分析.研究发现:中国GDP数据为带有结构突变的趋势平稳序列.     

统计数据准确性评估的误差效应分析方法

基于统计数据生产者角度开发有效而可靠的统计数据准确性评估方法,具有迫切的必要性.参照社会调查领域的计量误差效应评估技术,结合中国政府统计调查数据的结构特征,可以构造针对宏观统计数据的误差效应模型,从个体数据与总量数据两个层次、针对系统偏差与方差两类误差效应来定义统计数据的准确性.通过对该模型中若干重要参数的识别估计,既能实现传统的统计偏差评估,又可揭示因操作因素、制度因素、基层单元属性特征等对于统计数据准确性所造成的影响,从中发现重要的统计误差来源,从而推动统计方法制度进行有针对性地改革与完善.     

基于SARIMA模型的我国季度GDP时间序列分析与预测

文章主要研究季节时间序列模型在我国季度GDp时间序列预测中的应用,并分析探讨模型的准确性和实用性.文章分析了我国1992～2008年的季度GDP时间序列,剔除时间趋势和季节性后使原序列平稳并建立季节时间序列模型.通过对不同模型进行参数估计和比较后发现:ARIMA(2,1,1)(1,1,1)4能很好地拟合我国季度GDP时间序列,用该模型进行预测得出了2009年四个季度和2010年前两个季度的GDP数值,分析发现季度GDP仍然呈增长趋势,但其速度放缓.预测结果的准确性较高,并具有一定现实意义.     

统计数据质量评估的组合模型

提高统计数据质量不仅需要科学的统计管理体制、先进的统计工作手段和高素质的统计队伍,而且还需要有一套科学的统计数据质量评估与监控方法.本文试图探讨一种利用组合模型根据某一统计指标的时间序列变动规律对统计数据准确性进行定量评估的方法.     

经济增长、对外贸易、FDI对我国的环境影响研究

基于环境问题越来越受到社会各界的广泛关注,文章以废水排放量作为环境污染的评价指标,并利用1985～2008年的统计数据,运用一般线性回归模型、误差修正模型和VAR模型,对GDP、进出口、FDI与废水排放量的关系进行了研究.研究结果表明:GDP、进出口和FDI都是废水排放量的影响因素.其中,GDP和进出口促进了我国的废水排放量,即GDP和进出口恶化了我国的环境.而FDI抑制了我国的废水排放量,即FDI可以改善我国的环境.     

基于稳健MM估计的统计数据质量评估方法

 政府统计数据质量是当前各界关注的热点问题,如何采用严谨的诊断方法,对我国统计数据进行科学的评估具有重要的现实意义。稳健回归方法可使求出的回归估计不受异常值的强烈影响,并且能更好的识别异常点。本文首次运用基于稳健MM估计的异常值诊断方法,在生产函数模型的框架下,分别使用两种不同的劳动投入数据,对改革以来我国GDP数据质量进行了评估。结果表明,基于稳健MM估计的异常值诊断方法可有效的解决传统方法容易出现的多个异常点的掩盖现象,改革以来我国的GDP数据是相对可靠的。