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。     

关于综合运用Benford 法则和面板模型检测统计数据质量的研究

 本文介绍了如何利用Benford 法则来检测统计数据质量的一般方法。在此基础上,进一步探讨了如何将其与面板模型相结合从而找出可能存在质量问题的具体地区和时间序列数据的方法。并利用上述方法对我国多个国家级开发区的主要经济指标的数据质量进行了实证分析。     

修正Benford分布律及其模拟研究

Benford分布律是常用的数据质量评估方法。通常,Benford分布律只适用于完整数据集的数据质量评估。对于完整数据集的有界子集,提出修正Benford分布律评估其数据质量,拓宽了Benford分布律的适用范围。随机模拟结果显示,新方法的统计性质比Benford分布律更好,评估结果更合理。     

基于首末位质量因子的BP神经网络财务风险预警模型

上市公司往往存在粉饰财务数据来美化企业经营状况的动机,这会降低财务风险预警模型预测的准确性。文章利用Benford律和Myer指数两种数据质量评估方法,构建Benford和Myer质量因子,引入BP神经网络模型,构造BM-BP神经网络财务风险预警模型;并进一步利用2000—2019年中国A股上市公司数据,评价数据质量因子对财务风险预警模型预测准确性的影响,分析新模型预测准确性的稳定性。实证分析结果显示:Benford和Myer质量因子提高了BP神经网络财务风险预警模型预测的准确性;在不同质量因子的比较结果中,包含评选指标Benford和Myer质量因子的BP神经网络财务风险预警模型具有较高的预测准确率和较低的二类误判率,稳定性良好;利用决策树算法筛选指标有效提高了新模型的预测准确性。     

基于Benford律的Logistic模型及其在财务舞弊识别中的应用

Benford律能有效评估财务数据质量,Logistic模型识别舞弊公司准确率较高,两种方法已广泛应用到舞弊审计中。现提出将Benford律与Logistic模型相结合的一种舞弊识别新方法。利用Benford律筛选数据质量低的财务指标,构造标记潜在财务舞弊样本点的Benford因子,建立包含Benford因子的Logistic模型。利用中国上市公司财务数据模拟研究显示,相比于普通Logistic模型,包含Benford因子的Logistic模型往往具有更高的正确率。对于财务舞弊样本点,新模型的正确率也高于普通Logistic模型。     

关于综合利用Benford法则与其他方法评估统计数据质量的进一步研究

利用Benford法则对数据质量进行检验是一种已经在实践中得到广泛应用的重要方法。但该方法也存在一定局限性,针对其存在的问题,本文进一步探讨了如何将其与异常值探测、数据挖掘技术等方法相结合,从而找出可能存在数据质量问题的具体样本及其规律的方法。并利用该方法对我国保险行业2006—2011年主要经济指标的数据质量进行了实证分析,结果表明这种方法是合理且有效的。     

统计数据质量评估方法探讨

统计数据质量评估是对调查、整理完毕的统计数据的质量予以评价，对其准确性进行估计。统计数据的质量包括准确、及时，全面、方便各方面的要求，本文探讨的评估方法着重于准确性方面。从当前统计数据质量评估的实践来看，统计数据质量评估可归纳为基础性评估、逻辑性评估、数理性评估和相关性评估这四种基本的方法。一、基础性评估基础性评估主要是从统计工作的规范性、统计基础的可靠性、统计报表的准确性和统计数据的合法性等方面对统计数据质量进行评估。1、统计工作的规范性评估。根据工作规范检验统计数据的采集和整理各环节的实际工…     

浙江宏观经济统计数据质量评估的实证研究——基于统计数据的匹配性

摘要：本文通过分析数据质量的重要性以及研究背景和方法，从数据匹配性角度出发，并运用统计模型方法，对浙江宏观经济统计数据质量进行了实证研究。结果表明浙江宏观经济统计数据质量总体较好，在此基础上给出了提高统计数据质量和减少人民群众对统计数据质疑的建议。     

统计数据质量评估方法研究述评

数据质量评估是统计数据质量管理的重要环节。统计数据质量的评估方法有逻辑关系检验法、计量模型分析法、核算数据重估法、统计分布检验法、调查误差评估法以及多维评估法六个类别,在详细讨论其各自的评估过程、适用性及其优缺点的基础上,按照评估维度和评估方式对各种统计数据质量的评估方法进行再归类,指出评估方法的进一步研究应该围绕计量模型分析法、核算数据重估法中的物量指数重估法、调查误差评估法和多维评估法等方向展开。     

地区统计数据准确性质量的比较

文章通过构建地区统计数据质量准确性的Behrens-Fisher题,利用Scheffe转换法求解多总体B—F问题,对地区之间统计数据质量的准确性差异进行了评估和分析。文章选取了三个省市1999-2008年间有关指标的统计数据作为样本,对相应的地区统计数据质量的准确性进行了排序比较。     

统计数据质量监控和评估方法研究(下)

从探索建立上海市统计系统数据质量监控和评估体系方法角度出发,结合统计"四大工程"建设和一套表工作的实施,对统计数据质量监控的管理从统计设计、统计培训等五个阶段提出了工作要求和方法。目前统计数据质量评估的方法有历史数据对比分析、趋势性对比分析等。为进一步完善统计数据质量监控和评估体系,建议提高统计数据质量的监控和评估效果、建立健全下级统计机构的数据质量考核机制等。     

基于云理论的统计信息质量评估方法研究

针对统计信息质量评估方法的问题,给出一种基于云理论的统计数据质量评估方法。首先,确定云模型的评价等级语言粒度,对其进行软划分,并根据统计数据质量的评价指标体系从八个维度刻划数据质量评估云模型,利用云模型加权算术平均集成技术构造评价综合云;其次,结合云模型相似性的测度方法,根据综合云与评价等级云模型的相似度判断统计数据质量评估综合云的隶属等级。最后,通过实例表明方法的可行性和有效性,新方法可以作为统计数据质量评估和监管的一个参考。     

基于经典计量模型的统计数据质量评估方法

 本文以经济理论为基础,从整个经济系统出发,利用研究对象的相关影响因素构造计量模型,在既定模型下,运用异常值的检验方法及统计诊断原理进行数据质量的定量评估。通过选择合适的模型对考察对象的变化规律进行模拟,找出异常数据（离群值）,判断异常数据是否显著异常,对异常数据进行多方查证和原因分析来进一步判断数据的质量,并对我国的统计数据质量进行了实证分析。     

对政府统计数据质量成本的探讨

本文在界定统计数据质量成本含义基础上,对统计数据质量成本构成进行了分析,给出了统计数据质量成本要素表及核算方法,以及统计数据质量成本分析、预测、计划和控制的内容,并对统计数据质量成本和统计数据质量之间关系进行了探讨。     

统计数据质量的逻辑性评估方法研究

统计数据质量不高是我国统计工作中存在的严重问题之一。本文探讨用向量自回归模型（VAR）,根据统计指标的内在关系,定量地对统计数据质量进行逻辑性评估,进而实现统计数据质量的有效评估和控制。     

要建立科学的统计数据质量评估体系

统计数据的准确性,是统计的生命。如何科学地评估统计数据是否准确,是一个值得思考的问题。人们常说统计数据有水分,以GDP为例,在上一级统计机构对下一级机构上报的GDP统计数据进行综合汇总时,总是要“挤水分”。到底统计数据含有多少水分?含有水分的统计数据所占的比重又有多大?应该由谁来回答这个问题、谁又能够准确地回答这个问题呢?笔者认为,应当建立统计数据评估体系,并运用该体系客观地、科学地鉴定统计工作的过程和成果。统计数据评估体系应包括三个方面的内容:由谁来组织统计数据的评估工作,评估的对象是什么,用什么方法来评估等…     

统计数据质量评估与完善探讨

对统计数据质量的评估与完善一般是在统计数据产生之后进行的。由于现行统计体制、统计方法制度、统计工作方式、统计指标体系还存在较大缺陷,致使一些关系经济发展全局的、涉及利害关系的、衡量工作成绩的统计数据容易出现程度不同的脱离实际的偏差。因此建立卓有成效的统计数据质量的评估与完善系统十分重要。从目前看,我国普遍采取的统计数据质量评估办     

宏观统计数据质量评估的研究范畴与基本范式

 内容提要：不断推进宏观统计数据质量评估研究的体系化和规范化,是该领域学术价值存续和有效信息揭示的必由出路。本文旨在解决其中的两方面关键问题：一是界定宏观统计数据质量评估的研究范畴,藉此明晰数据质量评估研究的概念结构、方法原理、理论基础和功能边界;二是探讨对各种宏观统计数据质量评估方法的适用性进行检验的可行方法,以确保评估研究可以给出较为可靠的结论。进而明确宏观统计数据质量评估研究的基本范式,探讨研究中应遵循的一系列操作规则。     

区域宏观经济统计数据质量定量诊断方法及应用研究

针对区域宏观经济统计数据质量问题,研究并制定了宏观经济统计数据质量诊断的技术方法,在提出相关研究的理论假定后,对宏观经济数据从静态、动态和多维、系统的角度构建了统计数据质量诊断模型,给出了定量诊断方法、诊断准则和模式,并运用实际数据进行了模拟实验。     

论基层统计数据质量的影响因素及其对策

统计数据是各级政府进行宏观决策的重要依据，真实可靠的统计数据利于政府做出正确决策，而不真实、不准确的统计数据必将引致错误决策，危及经济社会发展。因此，统计数据质量是统计工作的生命，如何保障统计数据的真实可靠，是统计部门要努力解决的首要问题。基层调查-数据审核-数据处理-汇总上报-数据评估-信息分析过程是统计工作的一般流程。从统计工作流程分析，基层统计数据质量将直接影响统计数据的真实性和统计信息、统计分析的可靠性。当前，影响基层统计数据质量的原因是多方面的。本文通过对影响基层统计数据质量的主要因素分析，提出提高基层统计数据质量的若干建议。