本文關鍵詞：面板數據加權聚類分析方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在面板數據聚類分析方法的研究中,基于面板數據兼具截面維度和時間維度的特征,對歐氏距離函數進行了改進,在聚類過程中考慮指標權重與時間權重,提出了適用于面板數據聚類分析的"加權距離函數"以及相應的Ward.D聚類方法。首先定義了考慮指標絕對值、鄰近時點增長率以及波動變異程度的歐氏距離函數;然后,將指標權重與時間權重通過線性模型集結成綜合加權距離,最終實現面板數據的加權聚類過程。實證分析結果顯示,考慮指標權重與時間權重的面板數據加權聚類分析方法具有更好的分辨能力,能提高樣本聚類的準確性。
【作者單位】： 湖南大學金融與統(tǒng)計學院;
【關鍵詞】： 面板數據 聚類分析 指標權重 時間權重 綜合加權距離
【基金】：國家社會科學基金項目《面板數據綜合評價方法及應用研究》(14BTJ003)
【分類號】：F224
【正文快照】： 一、引言聚類分析是研究對樣品或指標進行分類的一種多元統(tǒng)計方法,在自然科學、社會科學、工農業(yè)生產的各個領域應用十分廣泛,如:生物分類、商業(yè)市場研究、保險客戶細分、圖像識別等。傳統(tǒng)的聚類算法比較成功地解決了截面數據的聚類問題,但是由于實際應用中數據的復雜性,傳統(tǒng)

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