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基于稳健主成分回归的统计数据可靠性评估方法

【原文出处】统计研究

【原刊页号】21～27

【英文标题】Evaluation Method for Reliability of Statistics Data Based on Robust Principal Component Regression

【标题注释】【基金项目】本文获国家社科基金重点项目（09AZD045）“国家统计数据质量管理问题研究”；国家社科基金青年项目（10CTJ008）“中国经济短期波动对长期增长影响机制的实证研究”的资助。

【作 者】卢二坡/张焕明

【作者简介】卢二坡（1976-），男，河南焦作人，南京大学应用经济学博士后，安徽财经大学应用统计研究所副教授，研究方向为统计理论方法与应用和经济统计分析研究；张焕明（1973-），男，湖北蕲春人，安徽财经大学应用统计研究所教授，研究方向为宏观经济数量分析。

【内容提要】稳健主成分回归（RPCR）是稳健主成分分析和稳健回归分析结合使用的一种方法，本文首次运用稳健的RPCR及异常值诊断方法，对2008年我国地区经济增长横截面数据可靠性做了评估。评估结果表明：稳健的RPCR方法能更好地克服异常值的影响，使估计结果更加可靠，并能有效地克服经典的主成分回归（CPCR）方法容易出现的多个异常点的掩盖现象；基本可以认为2008年地区经济增长与相关指标数据是匹配的，但部分地区的经济增长数据可能存在可靠性问题。

【摘 要 题】理论与方法

【英文摘要】Robust principal component regression（RPCR）methodology is a combination of robust principal component analysis and robust regression. This paper first applies RPCR and corresponding outliers detection tools to assess the reliability of published China's regional GDP growth rates of 2008. The results show that the RPCR methods which can better overcome the influence of outliers is more reliable than traditional methods and the problem of masking effect which exists in traditional methods can be effectively solved. The results also show that published regional GDP growth rates and selected independent indictors are mutually consistent basically, but the reliability of GDP growth rates of some areas is suspected.

【关 键 词】统计数据可靠性/稳健主成分回归/异常值诊断
the reliability of statistics/RPCR/outliers diagnostic

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