在抽样工作中,利用辅助信息进行模型抽样估计有利于提高估计精度。由于我国各地区发展不平衡,地区统计数据在空间上存在差异,传统的广义回归(GREG)估计方法将所有地区一视同仁,忽略了空间上的差异性,抽样估计存在较大误差。本文在传统的GREG估计方法基础上,创新性地提出一种新型的辅助信息抽样估计模型——地理加权回归(GWR)的GREG模型。该模型不仅考虑到空间的异质性和相关性,而且由于GWR对不同地区允许具有不同的截距项,除解释变量之外的其他影响因素都会反映到截距项中,因此只需要利用更少的辅助信息就可以估计出模型。本文在理论推导的基础上,通过实证和数值模拟方法,采用平均绝对误差(MAE)和标准误差(RMSE)对比评估了π估计量、全局线性回归模型、GWR模型和基于GWR的GREG模型对总体总值的预测结果,研究结果显示,基于GWR的GREG模型估计误差最小,估计效果最好。
类型: 期刊论文
作者: 韩兆洲,陈晓冰
关键词: 抽样调查,辅助信息抽样估计,地理加权回归模型,估计量,全局线性回归模型
来源: 调研世界 2019年05期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展
单位: 暨南大学经济学院统计学系,广东财经大学华商学院
基金: 国家社会科学基金“核算改革背景下中国研发资本存量数据质量评估与应用研究”(17BTJ003)
分类号: F299.712;O212
DOI: 10.13778/j.cnki.11-3705/c.2019.05.008
页码: 46-52
总页数: 7
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/ffe9e196b76a119fe5a0a047.html