統(tǒng)計(jì)手段對經(jīng)濟(jì)范疇的影響范文

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社會發(fā)展的統(tǒng)計(jì)描述方面

為便于對社會發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢以及社會發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行全面正確的描述、評價、對比和預(yù)測，自20世紀(jì)60年代社會指標(biāo)運(yùn)動以來，國際組織以及各國紛紛研究與運(yùn)用社會指標(biāo)，建立適合各自國情、滿足不同目的的社會發(fā)展指標(biāo)體系。社會發(fā)展指標(biāo)體系是依據(jù)一定的發(fā)展目標(biāo)而建立的，反映和說明社會發(fā)展綜合狀態(tài)的、具有內(nèi)存聯(lián)系的一組社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。它不同于描述社會某一現(xiàn)象、行為的間介質(zhì)社會指標(biāo)，它通常是依據(jù)某種理論假設(shè)，將一組具有內(nèi)在聯(lián)系的、零散的社會指標(biāo)編制在一起，描述、反映社會或某一方面的狀況。70年代以后，國際組織和各國開發(fā)出系統(tǒng)測量社會條件和社會發(fā)展的指標(biāo)體系，指標(biāo)主要涉及就業(yè)、住房、健康、教育等領(lǐng)域，主要側(cè)重于生活水平、基本需要、分配與平等、貧困等社會問題，如世界銀行的《世界發(fā)展指標(biāo)》和美國海外開發(fā)委員會的物質(zhì)生活質(zhì)量指數(shù)等。80年代聯(lián)合國環(huán)境開發(fā)署提出了社會可持續(xù)發(fā)展觀，社會指標(biāo)體系逐漸擴(kuò)大到環(huán)境領(lǐng)域，如可持續(xù)經(jīng)濟(jì)福利指數(shù)和真實(shí)進(jìn)步指數(shù)等。90年代以來聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署開發(fā)了人類發(fā)展綜合指數(shù)，聯(lián)合國、經(jīng)合組織、世界銀行建立起了21世紀(jì)社會發(fā)展核心指標(biāo)體系，以此來揭示社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人類發(fā)展之間的關(guān)系。

數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的方面

（一）指數(shù)方法

指數(shù)的編制有著悠久的歷史，目前，統(tǒng)計(jì)指數(shù)尚未形成統(tǒng)一的理論基礎(chǔ)。指數(shù)構(gòu)造方法發(fā)展層次分為：簡單指數(shù)、加權(quán)指數(shù)、改造型加權(quán)指數(shù)和積分加權(quán)指數(shù)。按現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)，不同的經(jīng)濟(jì)變量之間事實(shí)上是存在一種函數(shù)關(guān)系或統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系的，而指數(shù)是用來簡化和概括大量微觀的經(jīng)濟(jì)信息的，因此，關(guān)于指數(shù)的計(jì)算都必須在這種經(jīng)濟(jì)關(guān)系框架下進(jìn)行。Diewert對函數(shù)方法作了系統(tǒng)的研究，揭示了一些著名指數(shù)的經(jīng)濟(jì)理論性質(zhì)，為研究不用指數(shù)的理論性質(zhì)，提出了精確指數(shù)與最佳指數(shù)的思想。基于經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系是一種相關(guān)關(guān)系的觀點(diǎn)，通常意義上的指數(shù)只不過是根據(jù)某一樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量，是總體指數(shù)的一個估計(jì)而已。在此意義上，指數(shù)這一估計(jì)應(yīng)該是一個隨機(jī)變量，應(yīng)具有相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤差，這就是指數(shù)的隨機(jī)方法的實(shí)質(zhì)所在。指數(shù)的隨機(jī)方法主要就是回歸分析的方法，與普通的回歸分析不同的是，指數(shù)的隨機(jī)方法所使用的參數(shù)估計(jì)是加權(quán)最小二乘法，回歸模型是比較簡單的線性模型或單因素、雙因素的方差分析模型。

（二）回歸分析方法

回歸分析是統(tǒng)計(jì)分析中應(yīng)用最廣泛、使用最頻繁的方法。它起源于高斯的最小二乘法。早期的回歸分析方法有中國統(tǒng)計(jì)學(xué)家許寶祿的方差分量模型、著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家A.Wald建立起來的統(tǒng)計(jì)決策理論等。多重共線性是影響參數(shù)估計(jì)不穩(wěn)定的重要因素，因此圍繞它不斷有新的估計(jì)方法的涌現(xiàn)。先后有Stein估計(jì)、主成分估計(jì)、嶺估計(jì)以及偏最小二乘估計(jì)方法等。其中，偏最小二乘法是不滿意于有偏估計(jì)所提出的參數(shù)估計(jì)新思路，在1983年由WordS.及AlbanoC.等提出。近二十年來，偏最小二乘回歸在理論、方法和應(yīng)用各個方面都得到廣泛的發(fā)展。偏最小二乘回歸的研究焦點(diǎn)主要集中在如何建立多因變量與多變量的線性模型上。值得注意的是偏最小二乘在滿意度模型中作為估計(jì)顧客滿意度指標(biāo)的一種有效方法，隨著美國顧客滿意度指數(shù)和歐洲顧客滿意度指數(shù)在全世界范圍內(nèi)的推廣，必將日益引起人們的重視，對最小二乘的研究也會越來越深入。

半?yún)?shù)模型已引起了人們的極大關(guān)注，在經(jīng)濟(jì)學(xué)等方面都有廣泛的應(yīng)用。它融合了參數(shù)回歸方法和無參數(shù)方法，克服了參數(shù)回歸形式呆板，難以擬合復(fù)雜曲線的缺點(diǎn)和非參數(shù)外延預(yù)測較差的弱點(diǎn)，從而使對于半?yún)?shù)模型參數(shù)的估計(jì)具有重要的理論和實(shí)際意義。目前半?yún)?shù)回歸模型常見的估計(jì)方法(補(bǔ)償最小二乘估計(jì)、核光滑估計(jì)、擬似然估計(jì))并得到了一些滿意的結(jié)果。如:吳云、孫海燕研究了半?yún)?shù)估計(jì)的自然樣條函數(shù)法；孫孝前和尤進(jìn)紅提出了迭代加權(quán)偏樣條最小二乘估計(jì)方法，并給出了估計(jì)量的大樣本性質(zhì)；Fan和Gijbels提出利用局部多項(xiàng)式方法來擬合非參數(shù)部分的未知函數(shù)。

（三）時間序列分析方法

時間序列是指同一種現(xiàn)象在不同時間上的相繼觀察值排列而成的一組數(shù)字序列，時間序列預(yù)測方法是通過時間序列的歷史數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時間變化的規(guī)律，將這種規(guī)律延伸到未來，從而對該現(xiàn)象的未做出預(yù)測，傳統(tǒng)的時間序列分析在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用，主要是確定性的時間序列分析方法，包括指數(shù)平滑法、滑動平均法、時間序列的分解等等。隨著社會的發(fā)展，許多不確定性因素在經(jīng)濟(jì)生活中的影響越來越大，必須引起人們的重視。1970年，Box和Jenkins提出了以隨機(jī)理論為基礎(chǔ)的時間序列分析方法，使時間序列分析理論上升到了一個新的高度預(yù)測的精確度大大提高，其基本模型有：自回歸(AR)模型、滑動平均(MA)模型以及自回歸滑動平均(ARIMA)模型。在經(jīng)濟(jì)分析中，常常需要對經(jīng)濟(jì)變量之間的因果關(guān)系作出判斷，對經(jīng)濟(jì)變量間的因果關(guān)系的檢驗(yàn)是不可避免的。Granger因果分析法正是為了解決這一問題而發(fā)展起來的。2003年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎由Engle和Granger獲得，其原因就在于他們通過改進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、價格和利率等時間序列分析而提出了預(yù)測和風(fēng)險評估的新框架。

多元統(tǒng)計(jì)方法

多元統(tǒng)計(jì)的真正起源是1928年Wishar《t多元正態(tài)總體樣本協(xié)方差的精確分布》。Hotelling、Fisher和Roy等是多元統(tǒng)計(jì)分析的先驅(qū)。隨著統(tǒng)計(jì)軟件包的出現(xiàn)，多元分析技術(shù)得到了迅速的發(fā)展。以下幾種分析就是多元統(tǒng)計(jì)分析中比較重要的形式。聚類分析是將個體或?qū)ο蠓诸悾沟猛活愔械膶ο笾g的相似性比其他類的對象的相似性更強(qiáng)。目的在于使同類間對象的同質(zhì)性最大化和類與類間的對象的異質(zhì)性最大化。聚類分析不僅可以用來對樣品進(jìn)行分類，也可以用來對變量進(jìn)行分類。判別分析用來解決被解釋變量是是非度量的情形，多元回歸則是適用于預(yù)測和解釋度量變量。

判別分析的主要目的是識別一個個體所屬類別的情況下有著廣泛的應(yīng)用。在這些情況下，將對象進(jìn)行分組，并且可以通過人們選擇的解釋變量來預(yù)測或者解釋每個對象的所屬類別。主成分分析是利用降維的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法。通常把轉(zhuǎn)化生成的綜合指標(biāo)稱為主成分，其中每個主成分都是原始變量的線性組合，且各個主成分之間互不相關(guān)，使得主成分比原始變量具有某些更優(yōu)越的性能。這樣在研究復(fù)雜問題時就可以只考慮少數(shù)幾個主成分而不至于損失太多信息，從而更容易抓住主要矛盾，揭示事物內(nèi)部變量之間的規(guī)律性，同時使問題得到簡化，提高分析效率。

主成分的經(jīng)濟(jì)意義由各線性組合中權(quán)數(shù)較大的幾個指標(biāo)的綜合意義來確定。通常為了分析各樣品在主成分所反映的經(jīng)濟(jì)意義方面的情況，在將標(biāo)準(zhǔn)化后的原始數(shù)據(jù)代入主成分表達(dá)式計(jì)算出各樣品的主成分得分，繼而就可在二維空間中描出各樣品的分布情況。結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）是近20年應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域中發(fā)展最為迅速的一個分支。它是一種實(shí)證分析模型，通過尋找變量間內(nèi)在的結(jié)構(gòu)關(guān)系，驗(yàn)證某種結(jié)構(gòu)關(guān)系或模型的假設(shè)是否合理，模型是否正確，并且如果模型存在問題，可以指出如何加以修改。結(jié)構(gòu)方程模型的另一大特點(diǎn)是可以對隱變量進(jìn)行分析。

多元回歸分析、因子分析和路徑分析等方法都可以看成結(jié)構(gòu)方程模型的一種特例。現(xiàn)實(shí)生活中，有許多變量諸如健康、優(yōu)秀、樂觀、智力、滿意、公正等概念雖然是客觀存在的，但由于人的認(rèn)識水平或者事物本身的抽象性、復(fù)雜性等原因又無法直接測量的，結(jié)構(gòu)方程可以通過一些可觀測變量對這些隱變量的特征及其相互之間的關(guān)系進(jìn)行描述。

作者：劉志峰詹銀珍何莉單位：軍隊(duì)財務(wù)系副教授軍事經(jīng)濟(jì)學(xué)院軍隊(duì)財務(wù)系副教授軍事經(jīng)濟(jì)學(xué)院軍隊(duì)財務(wù)系助教