统计研究
統計研究
통계연구
Statistical Research
2011年
12期
14~21
,共null页
地区GDP Geary和Stark产出估算法 线性调整法 辅助回归法
地區GDP Geary和Stark產齣估算法 線性調整法 輔助迴歸法
지구GDP Geary화Stark산출고산법 선성조정법 보조회귀법
Regional GDP; Stark and Geary' s Output Estimation Method; Linear Adjustment Method; Auxiliary Regression Method
本文以2005—2009年的全国数据为样本,从理论与实证上比较分析了地区与国家GDP数据衔接的三种方法,即Geary和Stark的产出估算方法、线性调整法与辅助回归法,比较结果显示:①从理论上分析,三种方法都有其合理性,只是辅助回归法较另两种方法更可取。②从衔接效果上看,辅助回归法优于Geary和Stark的产出估算方法,Geary和Stark的产出估算方法又优于线性调整法。不过不同的方法皆有相应的适用场合与特点以及不同的衔接效果,因而只能说三种方法中有趋优的方法,但不能明确断定何种方法可以具体应用于实际数据衔接中并能达到良好的调整效果。
本文以2005—2009年的全國數據為樣本,從理論與實證上比較分析瞭地區與國傢GDP數據銜接的三種方法,即Geary和Stark的產齣估算方法、線性調整法與輔助迴歸法,比較結果顯示:①從理論上分析,三種方法都有其閤理性,隻是輔助迴歸法較另兩種方法更可取。②從銜接效果上看,輔助迴歸法優于Geary和Stark的產齣估算方法,Geary和Stark的產齣估算方法又優于線性調整法。不過不同的方法皆有相應的適用場閤與特點以及不同的銜接效果,因而隻能說三種方法中有趨優的方法,但不能明確斷定何種方法可以具體應用于實際數據銜接中併能達到良好的調整效果。
본문이2005—2009년적전국수거위양본,종이론여실증상비교분석료지구여국가GDP수거함접적삼충방법,즉Geary화Stark적산출고산방법、선성조정법여보조회귀법,비교결과현시:①종이론상분석,삼충방법도유기합이성,지시보조회귀법교령량충방법경가취。②종함접효과상간,보조회귀법우우Geary화Stark적산출고산방법,Geary화Stark적산출고산방법우우우선성조정법。불과불동적방법개유상응적괄용장합여특점이급불동적함접효과,인이지능설삼충방법중유추우적방법,단불능명학단정하충방법가이구체응용우실제수거함접중병능체도량호적조정효과。
Subjected to national data and using 2005 - 2009 year data for sample, this paper made a comparative study from theoretical and empirical evidence on three data convergence methods about regional and national GDP accounting including Stark and Geary' s Output Estimation Method, Linear Adjustment Method and Auxiliary Regression Method. Comparison results show: ( 1 ) Each method has its own rationality from theoretical analysis perspective, but Auxiliary Regression Method is more desirable than the other two methods. (2) From the perspective of convergence effects, Auxiliary Regression Method is superior to Geary and Stark's Output Estimation Method, and Geary and Stark's Output Estimation Method is better than Linear Adjustment Method. Due to each method has its own applied situation, characteristics and convergence effects, we can only concluded that there is only near-optimal method among the three methods but not clearly determine which method can be applied to the actual data convergence and can be adjusted to achieve good results.