我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗方法的研究
本文關(guān)鍵詞:我國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗方法的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,社會各界對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的需求越來越多。與此同時國內(nèi)外人士對我國統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量又產(chǎn)生了諸多質(zhì)疑。為了提高我國經(jīng)濟數(shù)據(jù)的質(zhì)量,有必要對我國統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量進行系統(tǒng)深入的研究。 論文主要分為五部分。首先,利用選題背景分析了統(tǒng)計數(shù)據(jù)在現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展中所發(fā)揮的重要作用及建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系的重要意義;對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行研究的相關(guān)文獻進行概括歸納,提出論文所要研究的主要內(nèi)容和主要研究方法。其次,以數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本概念為出發(fā)點,分析提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須滿足的基本要求,,以及想要獲得國際數(shù)據(jù)質(zhì)量評估權(quán)威機構(gòu)(SDDS、GDDS和DQAF)的認可必須遵循的原則和核算標準;對中國GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量的現(xiàn)狀進行定性分析,找出我國現(xiàn)行GDP核算準則與國際標準的差距。再次,以統(tǒng)計診斷理論中的數(shù)據(jù)刪除模型和PP法為理論基礎(chǔ),以甄別出GDP樣本中的異常點為目的,以學(xué)生化刪除殘差、馬氏距離、Cook距離、杠桿值等統(tǒng)計量為研究工具,結(jié)合多重共線性理論建立數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗的方法體系。最后,以我國1996-2011年的GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量分析為例,借助SPSS軟件對統(tǒng)計量進行逐個分析,初步確定異常值點并刪掉影響較大的異常點,再進行逐步回歸得到修正模型,通過消除多重共線性來優(yōu)化模型,利用優(yōu)化后的模型和PP法綜合考量找出樣本中最為突出的異常點,分析異常點的來源,給出消除異常點的對策和建議。
【關(guān)鍵詞】:統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量 GDP 統(tǒng)計診斷 數(shù)據(jù)刪除模型
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:F222.33
【目錄】:
- 摘要5-6
- Abstract6-7
- 目錄7-9
- 第1章 緒論9-14
- 1.1 論文研究背景和意義9-10
- 1.2 國內(nèi)外研究綜述10-12
- 1.2.1 國外研究綜述10-11
- 1.2.2 國內(nèi)研究綜述11-12
- 1.3 主要研究內(nèi)容與方法12-14
- 第2章 我國 GDP 數(shù)據(jù)現(xiàn)狀定性分析14-22
- 2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量的特征分析14-15
- 2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的標準研究15-19
- 2.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估常用的國際標準15-18
- 2.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的國內(nèi)標準綜述18-19
- 2.3 我國 GDP 數(shù)據(jù)質(zhì)量的現(xiàn)狀19-20
- 2.4 我國 GDP 數(shù)據(jù)質(zhì)量與國際標準的差距20-21
- 2.5 本章小結(jié)21-22
- 第3章 數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗方法研究22-30
- 3.1 統(tǒng)計診斷法22-28
- 3.1.1 異常點22-26
- 3.1.2 數(shù)據(jù)刪除模型26-28
- 3.1.3 消除多重共線性處理28
- 3.2 PP 法28-30
- 3.3 本章小結(jié)30
- 第4章 我國 GDP 數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗的實證分析30-50
- 4.1 指標選擇30-31
- 4.2 實證分析31-49
- 4.2.1 統(tǒng)計診斷法的模型分析32-49
- 4.2.2 PP 法分析49
- 4.3 本章小結(jié)49-50
- 結(jié)論50-51
- 參考文獻51-54
- 附錄54-57
- 攻讀碩士學(xué)位期間承擔的科研任務(wù)和主要成果57-58
- 致謝58-59
- 作者簡介59
【參考文獻】
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本文編號:280231
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