空间计量经济学研究综述

第23卷第110期湖南财经高等专科学校学报

V ol 123N o 1110

2007年12月

Journal of Hunan F inancial and Econo m ic College

Dec 12007

空间计量经济学研究综述

王立平1

　任志安

2

(11合肥工业大学人文经济学院,安徽合肥　230009;21安徽财经大学经济与金融学院,安徽蚌埠　233041)

【摘 要】空间计量经济学是一门新兴的边缘学科,近年来在应用经济领域的运用呈现出爆炸的态势,成

为西方经济计量学理论中一个亮点。目前国内对于空间计量经济学的认识不够,其相关研究更是少见。通过系统介绍空间计量经济学理论方法与应用,包括空间计量经济学的基本理论、模型设定、参数估计与模型检验,并对空间计量经济学的最新进展进行评述。

【关　键　词】空间计量经济学;空间权重;空间自回归模型;空间误差构成模型

【中图分类号】F22410　【文献标识码】A 【文章编号】1009-4148(2007)06-0025-04

?收稿日期:2007-10-10

基金项目:安徽省社科规划项目“安徽省地区经济差异的空间计量分析与协调发展研究”(项目号:AHSKF03-04D16)的阶段成果之一

作者简介:王立平(1968-　),男,安徽合肥人,合肥工业大学人文经济学院副教授,管理学博士,硕士生导师,

主要研究方向:计量经济分析、区域经济学;任志安(1965-　),男,安徽合肥人,安徽财经大学经济与金融学院副教授,管理学博士,硕士生导师,主要研究方向:微观经济学、区域经济理论与实践

空间计量经济学是新兴的一门边缘学科,近十几年空

间计量模型在国外社会科学很多领域,尤其在应用经济领域的运用呈现出爆炸的态势,成为计量经济学理论中一个亮点。从文献检索看,目前国内关于该学科的研究几乎是空白,国外有学者曾用空间计量模型研究过中国问题,如

Lesage [1]

运用空间计量经济模型对中国区域经济增长问题所做的研究;Coughlin and Segev [2]对中国F D I 区域分布的影响因素的空间经济分析。

一、空间计量经济学的产生与发展

空间计量经济学是计量经济学的一个子集,主要应用于截面数据和平行面数据(panel data )回归模型中复杂的空间相互作用与空间依存性结构分析[3]。

空间计量经济学发端于空间相互作用理论及其进展。尽管空间相互作用关系一直是人们研究中所关注的问题,但空间关系理论分析框架直到20世纪末才逐渐提出。例如,Paelinck [4]论文中强调空间相互依存的重要性、空间关系的渐进性和位于其他空间适当因素的作用。Akerl of [5]提出了相互作用粒子系统模型(interacting particle sys 2

te m s )、Durlauf [6]

阐述了随机域(random field models )模型、Aoki [7]提出均值域相互作用宏观模型、Durlauf [8]提出相邻溢出效应模型和Fujita [9]等提出报酬递增、路径依赖和不完全竞争等新经济地理模型,等等。正是这些理论创新使空间相互作用研究的可能性成为现实。

空间计量经济学产生的另一股动力来自解决实际“问题”数据的驱动。空间计量经济学最初起源于在区域科学和分析地理学有广泛应用的空间统计学,人们在空间相互作用研究中,遇到了各种实际“问题”数据。例如,解释变量的构造经常依据被解释变量的范围进行空间插值估计,导致空间预测呈现出系统空间变异的预测误差,此类问题在研究环境和资源分配的经济效果时常常遇到。再如,在空间数据汇总时,往往会出现数据与经济变量不匹配的问题,这些空间数据的共同特征是普通回归模型的误差序列是空间相关的,这些“问题”数据所引起普通模型设定的偏倚,推动了空间计量经济模型的产生。

最近二、三十年,随着计算技术和计算机模拟技术的发展以及一大批专家学者如Anselin 、B ruecckner 、Kele 2jian 、Haining 和Case 等人的不懈努力,空间计量经济学取得了突飞猛进的发展。

二、空间计量经济学的基本理论

空间计量经济学是一个比较复杂的系统理论体系。在这个理论体系中,有几个核心的理论范畴,如空间反应函数、空间异质性和空间依存性、空间权数和空间过滤程序等。

1、空间反应函数

所谓空间反应函数是说明经济个体的决策变量,在多大程度上依赖于其他经济个体的决策变量[10]。基于这种理论,Anselin[11]提出了空间滞后模型(s patial lag mod2 el),也称混合回归(m ixed regressive model)或空间自回归模型(s patial aut oregressive model,即S AR模型): Y=ρW Y+Xβ+ε(1)上式Y是n×1列决策变量的观察值向量;W是n×n 的空间权数矩阵,形成了n维(即n个经济个体)的网络结构;ρ是空间自回归参数,其取值一般在-1到1之间,表明相邻区域之间的影响程度;X是k个外生变量观察值的n×k阶矩阵;β是k阶回归系数向量;ε是随机误差序列向量。

B ruecckner[10]发展了战略相互作用的两个理论框架,由此产生了反应函数均衡解。

(1)溢出模型(s p ill over model)。在该模型中每个经济个体i选择决策水平y

i

,但其目标函数值受到其他人决

策水平y

-i (y

-i

,-i表示所有其他人)的影响。例如,

在一个相关的环境中,一个农民决定某种作物耕种总面积

时,必须考虑其他农民的耕种情况。因此,每个经济个体的目标函数是:

U(y i,y-i,x′i)(2) x′

i

是外生变量观察值的行向量,求目标函数(2)式最大值解的反应函数:

y i=R(y-i,x′i)(3)例如,空间滞后模型(1)式的反应函数是:

Y=(I-ρW)-1Xβ+(I-ρW)-1ε(4)在(4)式中通过空间乘数的拉特夫逆阵(I-ρW)-1

(Leontief inverse),把决策变量y

i

与所有外生变量相联系。这种变换使空间滞后变量W Y内生化,是一个全范围的溢出模型。

(2)资源流动(res ource fl ow)模型。设可用于分配的资源总量S既定,经济个体i的目标函数是:

U(y i,s i,x′i)(5)

其中s

i

是经济个人i可用的资源总量,一方面取决于每个人的特征,另一方面取决于其他人的决策水平。

s i=H(y i,y-i,x′i)(6)把(6)式代入(5)式,可得出形如(3)式反应函数的溢出模型。

2、空间异质性和空间依存性

对于空间数据而言,有两类空间效应是相关的,即空间异质性和空间依存性。空间异质性是指某个特定区域特有的属性变量。例如,某个特定地区的产量的高低主要受到该地区特有的地理条件的影响。空间依存性或空间自相关(s patial aut ocorrelati on)最典型的属性是两维多方向的,即是在一个区域某个属性的观察值和在不同区域的相同属性的观察值是相关的,并且这种相关性能在不同的方向扩展。虽然,我们不能从一个空间样本信息中得到严格空间异质性的含义,但通过空间自相关可以从相邻观察点部分地预测该观察点。一个空间过程可以通过空间异质性和空间依存性,用类似“内生”和“外因”的分析范式进行分析。

3、空间权数

空间权数是空间计量经济学一个至关重要的描述工具。权数确定的标准一般依据“距离”而定,最常用的是“空间距离”和“经济距离”。

(1)空间距离的权数设定。空间距离的权数设定方式主要有:相邻距离、有限距离和负指数距离权数等。依据相邻距离设定权数是一种最常用的空间权数。该空间权数矩阵是一个n×n稀疏的0-1矩阵,对角线元素为0,相邻元素为1。例如,图1为虚构的空间关系,则其权数矩阵为表1所示。

6

3

2 5

4

1

图1　虚构的空间关系图

表1　图1的空间关系权数矩阵(W) 010110

100110

000011

110010

111100

001000

010001330100013301330100

013301000100013301330100

010001000100010001500150

013301330100010001330100

012501250125012501000100

010001001100010001000100

001000

001000

110100

001000

00001

000010

表1左边是一阶空间权数矩阵W

1

;中间是行标准化

空间权数矩阵,W s

ij

=w

ij/∑j w ij,w s ij∈(0,1);右边是二阶空间权数矩阵W

2

,其中元素w2ij取值定义“邻居的邻居”的关系为1,其他为0。其他高阶空间权数矩阵依次

类推。值得注意的是W

2

不是W

1

的平方,而是其平方之后消除对角及重复关系的二阶结果。

权数的设定一直是极有争议的话题。Pace[12]提出了

有限距离的权数设定。令d

ij

表示两个区域(不一定相邻)

之间的欧氏距离,d

m ax i

表示最大空间相关距离,对于第i

个区域,若:d

ij

≤d

m ax i

,则w ij=1;否则w ij=0。同样,W

的对角线元素w

ij

=0,对于有限距离的权数矩阵也需要进行行标准化,方法与相邻距离的处理相同。Anselin[3]提出

了负指数距离权数,具体设定为w

ij

=e-βd ij,d ij表示两个区域(不一定相邻)之间的欧氏距离,β预先设定的参数。其他的还有Cliff-O rd[13]空间权数等。

(2)经济距离的权数设定。设定的经济距离权数必须满足有意义、有限性和非负性。另外,还有零距离问

题,例如在研究收入差距时,两个区域的经济距离是:d

ij =|z i-z j|,其中z i,z j是两个区域的居民收入。当z i=

z j时,w ij=0,逆距离权数设定为w ij=1/d ij。Case等[14]曾提出过另一种经济距离权数设定方法,总体上讲各种设定经济距离方法的研究到目前尚不成熟。

4、空间过滤程序

Anselin[15]指出空间过滤类似于时间序列的一阶差分,是一种空间差分。不过,与时间序列的一阶差分不同的是,对于行标准化矩阵一阶差分将导致奇异化(singu2 lar),因此一阶差分是行不通的。从广义上讲,一阶空间

差分形式是:

　Y-W Y=(X-W X)β+ε(7)

或(I-W)Y=(I-W)Xβ+ε(8)

因为行标准化矩阵W的行元素的和等于1,所以(I -W)是奇异(singular)的。若在差分时加入了空间自回归参数,即是:

(I-ρW)Y=(I-ρW)Xβ+ε(9)

(I-ρW)称为空间滤子(s patial filter),(9)式两边乘以(1-ρW)-1得:

Y=Xβ+(I-ρW)-1ε(10)

第(10)式等同于空间自回归误差序列(s patial au2 t oregressive err or ter m)模型。与时间序列模型不同,空间过滤模型(10)不能通过辅助回归进行估计,只能和其他模型参数结合起来才能进行估计。

三、空间计量经济学的模型设定、估计及检验

1、空间计量经济学的模型设定

空间计量经济学的模型总体上可以分为空间滞后模型或空间自回归模型(S AR)和空间误差构成(s patial err or components model,即SE A)模型两类。空间自回归模型(S AR)前述(1)式已说明。空间误差构成(SE A)基本模型为:

Y=Xβ+ε(11)

ε=λWψ+ξ(12)

在(12)式中,ψ是n×1列溢出成分误差,ξ是n×1列区域内的随机扰动项;假定ψ和ξ是服从独立同分布(i1i1d)且互不相关;λ是空间自相关系数,λ的取值在-1、1之间,表明一个区域变量变化对相邻区域的影响(溢出)程度;其他字母如(1)式的假设。可见,(11)和(12)两式构成的SE A模型就是在线形模型的误差结构中融入了一个区域内和区域间溢出成分。

2、空间计量经济学的模型估计

空间依存性的估计比时间序列要复杂得多。空间自回归模型由于自变量的内生性,OLS估计是有偏的(bi2 ased)和不一致(inconsistent)的。因此,20世纪60年代到80年代,计量经济学对空间计量经济学研究的焦点是模型估计,Besag[16]、O rd[17]和M ardia[18]分别讨论不同空间自回归模型的估计问题。1980年代以后,最大似然估计(ML)成为文献中主流估计方法,例如Cliff-O rd[13](1981)、Anselin[3]、Haining[19]和Anselin和Be2 ra[20]所做的研究。最近几年其他估计方法如:Anselin[21]、Kelejian和Prucha[22]和Conley[23]等提出工具变量法

(I V)、广义矩估计(G MM)引起了理论界的重视。

3、空间计量经济学的模型检验

Moran[24]最早提出了检验回归模型空间自相关的Mo2 ran I检验,该检验到目前为止依然是使用最广泛的检验,它的最大优点是计算简单,只需要OLS估计或非线形优化即可。根据空间计量经济学的原理方法,首先对被解释变量进行Moran I检验,检验其是否存在空间自相关,如果存在则可以建立空间计量经济模型进行估计和检验,自相关指数Moran I检验的定义为:

Moran I=∑

n

i=1

∑

n

j=1

W

ij

(Y

i

- Y)(Y

j

- Y)

S2∑

n

i=1

∑

n

j=1

W

ij

(13)

其中,S2=1

n

∑

n

i=1

(Y

i

- Y)2, Y=

1

n

∑

n

i=1

Y

i

,Y

i

表示第i

个地区的观察值,n是地区总数,W

ij

是二进制的空间相邻

权数矩阵的任一元素。根据空间数据的分布可以计算出正

态分布Moran I的期望值是E

n

(I)=-

1

n-1

,方差是:

VAR n(I)=

n2w1+nw2+3w20

w20(n2-1)

-E2

n

(I)(14)

其中,Z(d)=Moran I-E

(I)

VAR(I)

,w1=∑

n

i=1

∑

n

j=1

(w

ij

+

w

ji

)2,w

2

=∑

n

i=1

(w

i?

+w?

j

)2,w

i?

和w

?j

分别是空间权数

矩阵中i行与j列之和。我们可以简单地将Moran I检验转

化成标准正态检验:

Z(d)=

Moran I-E(I)

VAR(I)

(15)

在S AR和SEC模型的选择上,Anselin提出了如下判

别准则:如果Moran I检验显著的情况下,最大似然LM

-Lag检验较LM-Err or检验更加显著,并且稳健估计R

-LMLAG显著而R-L M ERR不显著则选择空间滞后模型

(S AR);反之,则选用空间误差构成(SEC)模型。其

次,在诊断模型总体显著性方面,除了拟合优度R2检验

以外,一般使用自然对数似然函数值(Log L ikelihood)进

行判断,自然对数似然函数值越大则拟合的效果越好。

另外,还有W ald、LR和RS(Rao Score)等检验。

这些检验基于ML估计,最大的缺点是计算复杂,需要计

算包括n阶雅克比(Jacobian)行列式的非线形对数似然

函数优化。Kelejian和Robins on针对空间误差构成模型提

出了KR检验技术,Anselin[25]又提出改进了L M检验。对

于上述S AR和SEC两种模型的估计如果仍采用最小二乘

法估计,系数估计值会有偏差或者无效,需要通过工具变

量法、极大似然法或广义最小二乘估计等其他方法来进行

估计。鉴于空间计量经济估计中一系列问题有待进一步解

决,目前一般空间计量模型都局限于一阶滞后模型、一阶

自回归或一阶移动平均模型。

最近几年,随着计算机模拟技术(Monte Carl o Si m u2

lati on,即MC)的发展,空间计量模型检验成为研究的焦

点。Anselin[26]对RS检验进行了改进,并通过MC模拟验

证了新的RS检验具有W ald、LR等检验方法所没有的渐

进性质。Fl orax等[27]运用Hendry方法和MC模拟技术对

空间计量模型的检验和识别进行了研究。这些研究的主要

问题是检验统计量在不同样本量下的渐进性表现和对不同

模型设置的敏感度与适应度。基于不同的数据生成过程,

学者们得出的结论差别很大。

国际文献中,空间计量经济学广泛应用于区域和城市

经济学,地区公共金融、环境与资源经济学、农业经济

学、国际贸易与国际投资、产业组织理论等多学科领域,

有关应用方面的文献不计其数。随着计算技术的发展,当

前应用计量经济研究的重心正逐步从时间序列转向空间特

性分析,这是值得关注的新动向。

(编辑:胡舜;校对:朱恒)

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Rev i ew of Spa ti a l Econo m etr i cs

WA NG L i-Ping1　RE N Zhi-An2

(11S chool of L iberal A rts&Econo m ics,Hefei U niversity of Technology,Hefei A nhu i　230009;

2.S chool of Econo m ics&F inance,A nhui U niversity of F inance&Econo m ics,B engbu A nhui　233041)

Abstract:he s patial econometrics is a ne w interdisci p linary subject.I n recent years,it p resented the det onated situati on in the ap2 p licati on economy field,and has become a bright s pot in the western econometrics theory.However,at p resent,under2 standing of the s patial econometrics in our country is insufficient,and its correlated research is rare t oo.This paper in2 tr oduces the theory and app licati on of s patial econometrics,including the basic theory,model s pecificati on,para meter esti m ati on and model checking.Considerable attenti on is paid t o the new devel opment of s patial econometrics1

Key words:s patial econometrics;s patial weights;s patial aut oregressive model;s patial err or components model

计量经济学期末课程论文范文

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计量经济学 案例分析

第二章 案例分析 研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义. 一． 模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系 图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图 由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型： Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y

二．估计参数 假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下： 表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得， β1=11.9580，β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为： ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31

计量经济学模型研究税收收入

用计量经济学模型研究税收收入 [摘要]本文是在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国自1978年至2008年的税收收入的主要因素进行实证分析。选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验。得出的结论是——进出口总额、财政支出是影响税收收入的主要因素 [关键词]税收收入多重共线性异方差性序列相关检验

目录 前言 (3) 一、文献综述 (3) 二、分析指标及方法的选择 (4) （一）分析指标的选择 (5) （二）采用的分析方法 (5) 三、具体分析过程和检验 (5) （一）多元线性回归模型 (5) 1、对多元线性总体回归模型用普通最小二乘法进行估计及检验 (6) 2、多重共线性检验 (6) （二）逐步回归法消除多重共线性 (9) （三）异方差检验——white检验 (16) （四）序列相关性检验 (17) 1、拉格朗日乘数检验法 (17) 2、C-O迭代法 (18) （五）格兰杰因果关系检验 (19) 四、模型的经济意义分析 (20) 五、结论 (21) 六、政策建议 (21) 致谢 (22) 附录 (23) 参考文献 (25)

前言 经济决定税收，税收有反作用于经济。要实现经济的持续发展，必须要求与经济紧密关联的税收符合其发展的要求，即政府筹集的税收收入以尽可能的满足其实现职能的需要，同时又小至于损害经济的发展，影响未来的需要。因此，我们需要对影响税收的各个因素加以分析，从结构上对税收收入的影响做出一个很好的了解，有助于我们运用政策工具对税收收入的影响做出一个很好的了解，有助于我们运用政策工具对税收结构进行优化。对于这个主题，国内很多学者已经做过相关研究，这些学者的研究为本文的写作提供了一个很好的借鉴，但我们认为他们的研究尚存可细化之处。我们通过理论分析，选择合适的指标以税收收入为被解释变量，税收收入各可能的影响因素为解释变量运用逐步回归法建立计量模型，并对模型进行了严格的统计检验。在充分证明模型有效的基础上，对其进行相关的经济分析。从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而它在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具非常重要的作用。 一、文献综述 影响税收收入的因素有很多，如经济发展水平税收制度的设计、政府职能范围等。我国专家学者对此有广泛的分析研究,但大多集中于研究影响税收增长的因素,并且着眼于GDP对税收增长的影响强度。当然也有学者考虑了多种经济因素的共同影响,并提出了许多相关的政策建议,为我们建立模型开拓了思路。经济发展程度决定着税源状况，它是影响税收成本与效率的基础性因素。李晓玉在2009年发表的《浅谈我国税收成本影响因素有比较具体的分析，个人从中得出结论：税收成本从开始征

空间聚类的研究现状及其应用_戴晓燕

空间聚类的研究现状及其应用＊ 戴晓燕1　过仲阳1　李勤奋2　吴健平1 (1华东师范大学教育部地球信息科学实验室　上海　200062) (2上海市地质调查研究院　上海　200072) 摘　要　作为空间数据挖掘的一种重要手段,空间聚类目前已在许多领域得到了应用。文章在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 关键词　空间聚类　K-均值法　散度 1　前言 随着GPS、GI S和遥感技术的应用和发展,大量的与空间有关的数据正在快速增长。然而,尽管数据库技术可以实现对空间数据的输入、编辑、统计分析以及查询处理,但是无法发现隐藏在这些大型数据库中有价值的模式和模型。而空间数据挖掘可以提取空间数据库中隐含的知识、空间关系或其他有意义的模式等[1]。这些模式的挖掘主要包括特征规则、差异规则、关联规则、分类规则及聚类规则等,特别是聚类规则,在空间数据的特征提取中起到了极其重要的作用。 空间聚类是指将数据对象集分组成为由类似的对象组成的簇,这样在同一簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大,即相异度较大。作为一种非监督学习方法,空间聚类不依赖于预先定义的类和带类标号的训练实例。由于空间数据库中包含了大量与空间有关的数据,这些数据来自不同的应用领域。例如,土地利用、居住类型的空间分布、商业区位分布等。因此,根据数据库中的数据,运用空间聚类来提取不同领域的分布特征,是空间数据挖掘的一个重要部分。 空间聚类方法通常可以分为四大类:划分法、层次法、基于密度的方法和基于网格的方法。算法的选择取决于应用目的,例如商业区位分析要求距离总和最小,通常用K-均值法或K-中心点法;而对于栅格数据分析和图像识别,基于密度的算法更合适。此外,算法的速度、聚类质量以及数据的特征,包括数据的维数、噪声的数量等因素都影响到算法的选择[2]。 本文在对已有空间聚类分析方法概括和总结的基础上,结合国家卫星气象中心高分辨率有限区域分析预报系统产品中的数值格点预报(HLAFS)值,运用K-均值法对影响青藏高原上中尺度对流系统(MCS)移动的散度场进行了研究,得到了一些有意义的结论。 2　划分法 设在d维空间中,给定n个数据对象的集合D 和参数K,运用划分法进行聚类时,首先将数据对象分成K个簇,使得每个对象对于簇中心或簇分布的偏离总和最小[2]。聚类过程中,通常用相似度函数来计算某个点的偏离。常用的划分方法有K-均值(K-means)法和K-中心(K-medoids)法,但它们仅适合中、小型数据库的情形。为了获取大型数据库中数据的聚类体,人们对上述方法进行了改进,提出了K-原型法(K-prototypes method)、期望最大法EM(Expectation Maximization)、基于随机搜索的方法(ClAR ANS)等。 K-均值法[3]根据簇中数据对象的平均值来计算 ——————————————— ＊基金项目:国家自然科学基金资助。(资助号: 40371080) 收稿日期:2003-7-11 第一作者简介:戴晓燕,女,1979年生,华东师范大学 地理系硕士研究生,主要从事空间数 据挖掘的研究。 · 41 · 2003年第4期 上海地质 Shanghai Geology

计量经济学案例分析汇总

计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

计量经济学重点知识整理

计量经济学重点知识整理 1一般性定义 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）： 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）： 模型数学和统计方法 必须明确： 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）,方法是为经济问题服务 2注意：计量经济研究的三个方面 理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础 数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段 三者缺一不可 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4区别： ●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容 5计量经济学与经济统计学的关系 联系： ●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量 ●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 6计量经济学与数理统计学的关系 联系： ●数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别： ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性； ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准 假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的 经济计量方法 3、计量经济学的特点：

13年最新计量经济学论文Eviews

计量经济学期末课程设计辽宁科技大学工商管理学院财务2010.1 级 题目：恩格尔系数理论的实证分析

恩格尔系数理论的实证分析 摘要： 建议全面建设小康社会的指标体系包括经济方面4项指标、社会方面7项指标、环境方面3项指标、制度方面2项指标。恩格尔系数是其中一个重要指标。一般来说，居民收入水平越高，其恩格尔系数越小。本文选用逐步回归方法定量分析影响城镇居民家庭恩格尔系数的因素，同时进一步研究现在消费中存在的问题。 影响恩格尔系数因素有很多，本文针对我国的城镇民的食物支出总额占消费支出总额的比例即恩格尔系数进行相关因素的分析，并建立计量经济模型，运用Eviews软件对所给数据分别进行了简单多元回归分析、多重共线性分析、异方差分析和自相关分析，最后得出众多因素对我国城镇居民家庭恩格尔系数的影响，从而得出相关的结论。 关键字： 恩格尔系数逐步回归方法计量经济学消费支出总额 一文献综述

20世纪初期，我国民众消费重点是以吃穿等基本生存需求为主；90年代，食品、衣着消费支出比重下降，家用设备支出比重也已大大下降。改革开发以来，随着中国经济的高速增长，人民是生活也逐渐得到改善，一方面，城镇和农村居民家庭人均可支配收入从1978年的343.4元和133.6元上升到2009年的17174.7元和5153.2元。另一方面，城镇和农村居民家庭的恩格尔系数也从1978年的57.5%和67.7%下降到了36.5%和41.0%。可见，人民生活水平总体上体现了由温饱到小康的历史性跨越。 根据联合国粮农组织的标准划分：恩格尔系数在60%以上为贫困，在50%~59%为温饱，在40%~49%为小康，在30%~39%为富裕，30%以下为最富裕。对于我国目前的恩格尔系数来看，城镇居民基本上实现富裕，而农村居民只能达到小康，而从收入水平上来看，我国仍属于中低收入的国家，和恩格尔系数的分析结果有些出入。对人民的消费与收入的构分析，恩格尔定律是否能得到实际经济发展的证实？中国人民生活水平的发展水平是否符合恩格尔定律呢？恩格尔系数与国民总收入（亿元）、全国城镇居民的卫生总费用（元）、全国城镇居民的教育经费情况费用（元）、城镇居民的居民消费价格指数（%）、城镇平均每户就业面（%）、城镇人均储蓄（元）存在着什么样的关系呢？这是本项目研究的主要目的。 恩格尔系数是食品支出总额占个人消费支出总额的比重。19世纪德国统计学家恩格尔根据统计资料对消费结构的变化得出一个规律，即恩格尔定律：一个家庭收入越少，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出所占的比例就越大，随着家庭收入的增加，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出的比例就会下降，推而广之，一个国家越穷，每个国民的平均收入中（或平均支出中）用于购买食物的支出所占比例就越大，随着国家的富裕，这个比例呈下降趋势。 恩格尔系数=食物支出总额/消费支出总额 二模型设定 研究影响恩格尔系数的因素，主要考虑一下几点： （1）对数据的选择 为了研究随着时间各种因素对恩格尔系数的影响，我们就采用各个经济发展阶段的时间序列数据，采用的是从1993年到2009年的年度数据。 （2）影响因素的分析 1.国民总收入：即国民生产总值，指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内收入初次分配的最 终结果。一国常住单位从事生产活动所创造的增加值在初次分配中主要分配给该国的唱作单位，但也有一部分以生产税及进口税、劳动者报酬和财产收入等形式分配给常住单位；同时，国外生产所创造的增加值也有一部分以生产税及进口税（扣除生产和进口补贴）、劳动者报酬和财产收入等形式分配给该国的常住单位，从而产生了国民总收入的概念。它等于国内生产总值加上来自国外的净要素的收入。与国内生产总值不同，国民总收入是个收入概念，而国内生产总值是个生产概念。 2.医疗卫生费用的支出：卫生总费用是指一个国家或地区在一定时期内（通常是一年）全社会用于医疗

第六章联立方程计量经济学模型案例

第六章 联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据 单位：亿元 （1） 用狭义的工具变量法估计消费方程 选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下：

结果如下： 所以，得到结构参数的工具变量法估计量为： 012???582.27610.2748560.432124α αα===，， （2） 用间接最小二乘法估计消费方程 消费方程中包含的内生变量的简化式方程为： 1011112120211222t t t t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为：

11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计，结果如下： 所以参数估计量为： 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以，得到间接最小二乘估计值为： 12122??0.274856?π α π ==

211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= （3）用两阶段最小二乘法估计消费方程 第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程，得到 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ，直接用OLS 估计消费方程，过程如下：

计量经济学论文

经济增长与收入分配的计量经济学分析摘要：经济增长的成果的分配、经济增长与收入分配的关系成为当今发展理论的重要研究课题，经济增长的出发点和归宿点本都应该是提高人民群众生活水平的，而经济增长与居民收入增长的不同步，会使大部分居民不能充分分享经济发展带来的实惠，甚至增长还导致部分居民生活水平下降。这不仅会严重挫伤居民参与改革和生产劳动的积极性，也不利于社会稳定与和谐，更不利于经济和社会的可持续发展。本文采用1990年至2007年统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用views软件，研究城乡居民收入与人均GDP的关系，从而得出城镇与农村收入分配不均，并针对此现象提出调解收入分配的意见建议，促进我国经济可持续发展，实现经济增长成果的合理共享。 关键词：经济增长；城乡收入分配；人均收入 一、文献综述 （一）国外的相关理论研究 1.古典经济学派的经济增长与收入分配理论 在经济学说史上，威廉·配第和亚当·斯密作为古典政治经济学的奠基人和创始者，在许多重大理论研究方面都为古典经济学乃至现代经济学的发展、创新作出了十分卓越的贡献。其中较为着名的代表人物及学派的有威廉·配第、亚当·斯密、大卫·李嘉图、萨伊及边际主义学派等。 2.马克思主义经济增长与收入分配理论

分析马克思收入分配与经济增长的关系理论首先应了解其价值论。马克思的收入分配理论是建立在其价值论基础上的。古典价值理论在古典政治经济学产生、发展和完善的过程中，在对亚当·斯密、大卫·李嘉图等人的继承基础上先后得到了威廉·配第、亚当斯的发展。马克思对资本主义私有制中收入分配与经济增长的关系的分析集中体现在他的剩余价值理论与收入分配两极化理论。 3.发展经济学中的经济增长与收入分配理论 20 世纪50 年代至60 年代中期有三位着名发展经济学家从不同角度开创性地探讨了发展中国家的经济增长与收入分配问题。他们分别是库兹涅茨、刘易斯和缪尔达尔，这三位经济学家都是诺贝尔经济学奖的获得者，其中后两位被称为发展经济学的先驱。发展经济学家把收入分配研究的重点从职能收入分配转向个人收入分配，并且紧密地结合经济发展阶段和经济增长的过程来分析。 （二)国内的相关理论研究 1.公有制经济发展中的收入差别倒“U”型假说 1991 年，陈宗胜较为详尽地研究了在公有制经济中同时制约经济发展和收入差别的诸多变量，独立地提出了公有制经济发展中的收入差别倒“U”型假说。他于1994 年，验证了改革开放以来的中国经济中也存在着“倒U 曲线”，即所谓“陈氏倒U 假说”。 2.居民收入差距对有效需求的影响

计量经济学期末论文

云南师范大学2015—2016学年下学期期末统一考查 《计量经济学》答卷 学院数学学院专业数学与应用数学年级 2012级考查方式：开卷班级 A 班学号姓名得分

国内生产总值与地面运输的关系分析 摘要：国民生产总值（GDP）是一国经济的最大基本面，它是研究产业结构和产业演变趋势的主要解释变量，也是反映一国经济发展情况的重要指标，因而无论对经济政策的制定，还是投资分析均具有重要意义。地面运输行业在一定程度上影响着我国的GDP，文章通过选取多种与地面运输有关的因素进行实证分析，解释这些因素与我国GDP之间存在的关系，并进行经济分析，提出相关政策的。 关键词：地面运输；国民生产总值；实证分析 一、引言 交通运输主要包括了五方面，分别是铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输、管道运输，在本文中主要研究的是方向最为常规的铁路与运输、公路运输等地面运输、因为地面运输对于GDP的贡献是这些交通运输中最大的。 地面运输主要分为了公路运输与铁路运输。公路运输的优势在于机动灵活，适应性强、可实现“门到门”直达运输、在中、短途运输中，运送速度较快、原始投资少，资金周转快、掌握车辆驾驶技术较易、运量较小，运输成本高、运行持续性较差、安全性较低，环境污染较严重。铁路运输的特点则为运输能力大，适合于大批量低值产品的长距离运输单车装载量大，几乎能承运任何商品，可以不受重量和容积的限制、车速较高，平均车速在五种基本运输方式中排在第二位，仅次于航空运输、受气候和自然条件影响小，在运输的经常性方面占优势、可以方面地实现驮背运输、集装箱运输及多式联运。铁路运输的以上优点是其他运输方式不能比拟的，但是铁路运输也存在着相应的缺陷，具体如下：1、铁路线路室专用的，固定成本很高，原始投资较大，建设周期较长2、铁路按列车组织运行，在运输过程中需要有列车的编组、解体、和中转改编等作业环节，占用时间较长，因而增加了货物在途中的时间3、由于装卸次数多，货物损毁和丢失事故通常比其他运输方式多4、不能实现“门到门”的运输，通常要依靠其他运输方式配合，才能完成运输任务，除非托运人和收货人均有铁路支线。若果继续保持自己的优势，客服自己的缺点，那么地面运输行业将继续稳定地位我国GDP做出卓越的贡献。 二、文献综述 随着中国GDP的飞速增长，不少学者建立了GDP与各行业的模型，研究它们之间的关系，其中也有不少研究是关于GDP与地面运输的。 徐晓伟在高校科技中发表的文章选取了，某省公路运输业对国民生产总值GDP的影响为研究对象，建立了公路交通运输对GDP影响定量评价的数学模型。并得出了两点结论：一方面公路建筑业的发展促进其他相关产业的发展，同时也有赖于其他行业的发展。 唐世政在其学术论文中针对公路运输业对GDP影响的问题，综合利用了数形结合、多元统计、离散分析、回归分析、灵敏度分析方法分别构建了GDP比例预测、感应度系数、影响力系数、多元非回归等模型，使用Excel、Matlab、Eviews软件，得出了公路运输业于直接贡献、波及效果、对于相关行业的直接消费和创造就业机会四个方面对GDP的贡献结果。最后，将模型结果和实际相结合，对模型的深层次推广提出了自己的意见。 范莉莉在其文献中提出了假设，包括了假设题目中的公路运输业只包括：交通运输设备制造业，公路建造业以及交通运输及仓储业、假设生产部门保持原有计划按比例协调发展、假设有些数据过于庞大，因此可以理解为坏数据，则直接处理掉与该数据有关的任何指标等五点假设内容，然后建立合理的数学模型，估计公路运输业对于GDP的影响。 丁尚仁则通过对对面运输与GDP之间的关联因素进行研究，并对我国地面运输系统目前存在的问题提出看法，并针对存在的问题提出自己的看法及相应的解决办法。 三、预设模型 GDP是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不仅可以反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。 交通运输业是核算国民经济的重要成分，而GDP是体现一个国家综合国力的硬性指标。因此，本文研究公路运输业对于国内成产总值的影响分析具有重要意义。 在本文中，选定旅客运输量、货物运输量、公路里程、铁路营业里程来表示铁路运输行业的发展，通过这些因素来研究铁路运输与我国生产总值的关系，并契机从中寻找GDP与铁路运输存在的某些联系。 为了具体分析各要素对我国生产总值的影响，采用的线性模型进行研究： 11223344i y x x x x u ββββ =++++ 其中， y代表国内生产总值， 1 x 代表旅客运输量(万人)，2 x 代表我国货物运输量(万吨), 3 x 代表国公路里程(万公里)，4 x 代表铁路营业里程(万公里), i u 代表随机扰动项。我们通过对该模型的回归分析，得出各个变量与我国GDP的变动关系。 四、数据收集

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

计量经济学-案例分析-第八章

第八章案例分析 改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存 款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中 国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表 居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。 表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。 单位：亿元 2004 鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。 为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城

乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示: 图8.5 从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量 （YY ）,并作时序图（见图 8.6） 从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图 看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。 为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后 其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前 对上式进行回归后，有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot ， RtKXD Tconr GF*

数据挖掘中的软计算方法及应用综述

摘要文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了综述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法，以及它们的混合算法的特点进行了分析，并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。 关键词数据挖掘；软计算；模糊逻辑；遗传算法；神经网络；粗集 1 引言 在过去的数十年中，随着计算机软件和硬件的发展，我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2]，这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究，以及全球信息系统的万维网。数据存储量的增长速度是惊人的。大量的、未加工的数据很难直接产生效益。这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。在许多领域，数据分析都采用传统的手工处理方法。一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总，并生成报表。随着数据量和多维数据的进一步增加，高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力。所有这些显示我们需要智能的数据分析工具，从大量的数据中发现有用的知识。数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据，选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式[3]。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展，并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法，已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业 [5]和电信，并有很好的表现。 软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术，以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。通常，软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。它是创建计算智能系统的有效工具。软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。 2 数据挖掘中的软计算方法 目前，已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中，来处理一些具有挑战性的问题。软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。这些方法各具优势，它们是互补的而非竞争的，与传统的数据分析技术相比，它能使系统更加智能化，有更好的可理解性，且成本更低。下面主要对各种软计算方法及其混合算法做系统性的阐述，并着重强调它们在数据挖掘中的应用情况。 2.1 模糊逻辑 模糊逻辑是1965年由泽德引入的，它为处理不确定和不精确的问题提供了一种数学工具。模糊逻辑是最早、应用最广泛的软计算方法，模糊集技术在数据挖掘领域也占有重要地位。从数据库中挖掘知识主要考虑的是发现有兴趣的模式并以简洁、可理解的方式描述出来。模糊集可以对系统中的数据进行约简和过滤，提供了在高抽象层处理的便利。同时，数据挖掘中的数据分析经常面对多种类型的数据，即符号数据和数字数据。nauck[7]研究了新的算法，可以从同时包含符号数据和数字数据中生成混合模糊规则。数据挖掘中模糊逻辑主要应用于以下几个方面： （1）聚类。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。聚类分析是一种重要的人类行为，通过聚类，人能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间有趣的关系。模糊集有很强的搜索能力，它对发现的结构感兴趣，这会帮助发现定性或半定性数据的依赖度。在数据挖掘中，这种能力可以帮助

计量经济学概述

计量经济学概述 一、计量经济学定义 1. 定义 有几个比较权威的定义： (1) 计量经济学是一门发展迅速的经济学分支，其目标是给出经济关系的经验内容。 (2) 计量经济学科定义为实际经济现象的定量分析，这种分析根据的是由适当的推断方法联系在一起的理论和观测的即时发展。计量经济学运用数理统计知识分析经济数据，对构建与数理经济学基础上的数学模型提供经验支持，并得出数量结果。 (3) 计量经济学是将经济理论、数学和统计推断等工具应用于经济现象分析的社会科学。 综上所述，计量经济学是一门有关经济关系的经验估计的经济学分支。计量经济学依据经济理论，使用数学和统计推断等工具，用观测数据对经济和商务活动进行实证研究，测度和检验经济变量间的经验关系，从而给出经济理论的经验内容，在经济理论的抽象世界和人类活动的具体世界之间搭建桥梁。 经济理论、数学和统计学知识在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不是充分的，只有结合在一起才行。因此，一个优秀的计量经济学家必须是合格的数学家和统计学家，还应该是一个经过系统经济学训练的经济学家。 2. 要素 经济理论、数学和统计方法 3. 目标 计量经济学从根本上说，是对经验规律的认识以及将这些规律推广为经济学定律的系统努力，这些定律被用来进行预测，即关于什么可能发生或者什么将会发生的预测。因此，广义上说，计量经济学可以成为预测的科学。 因为使用统计学的分析方法，所以计量经济学有别于像数学那样的传统的科学，具体在以后我们会涉及到。 4. 发展历程 最早是在W.Petty在1690年写的《政治算术》中出现计量经济学。其观点是尽可能地排除主观因素，强调比较那些用于数据分析的数量，重量以及衡量尺度的重要性。 1911年H.L.Moore在他所著的《工资的法则》中，开始用统计的手法对工资的边界生产力进行了验证。