统计研究
統計研究
통계연구
Statistical Research
2010年
12期
16~22
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统计数据质量 稳健MM估计 异常值诊断
統計數據質量 穩健MM估計 異常值診斷
통계수거질량 은건MM고계 이상치진단
Statistical data quality： Robust MM estimator; Outliers detection
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，并且能更好地识别异常点。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，对改革开放以来我国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地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。
政府統計數據質量是噹前各界關註的熱點問題，如何採用嚴謹的診斷方法，對我國統計數據進行科學的評估具有重要的現實意義。穩健迴歸方法可使求齣的迴歸估計不受異常值的彊烈影響，併且能更好地識彆異常點。本文首次運用基于穩健MM估計的異常值診斷方法，在生產函數模型的框架下，分彆使用兩種不同的勞動投入數據，對改革開放以來我國GDP數據質量進行瞭評估。結果錶明，基于穩健MM估計的異常值診斷方法可有效地解決傳統方法容易齣現的多箇異常點的掩蓋現象，改革以來我國的GDP數據是相對可靠的。
정부통계수거질량시당전각계관주적열점문제，여하채용엄근적진단방법，대아국통계수거진행과학적평고구유중요적현실의의。은건회귀방법가사구출적회귀고계불수이상치적강렬영향，병차능경호지식별이상점。본문수차운용기우은건MM고계적이상치진단방법，재생산함수모형적광가하，분별사용량충불동적노동투입수거，대개혁개방이래아국GDP수거질량진행료평고。결과표명，기우은건MM고계적이상치진단방법가유효지해결전통방법용역출현적다개이상점적엄개현상，개혁이래아국적GDP수거시상대가고적。
Statistical data quality is a widespread concern issue. It is significant to evaluate China＇s statistics scientifically using rigorous diagnostic methods. Robust regression is resistant to the influence of outliers and can be used as a good tool identifying outliers. Under the framework of production function model and using two different labor input data, this paper first applies robust MM estimator as a detection tool of outliers to assess China＇s GDP data quality since reform. The results show that the problem of masking effect which exists in traditional methods can be effectively solved and China＇s GDP data since reform is relatively reliable.
