多元统计分析在宏观经济分析中的应用
时间:2026-01-14
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多元统计分析在宏观经济分析中的应用
摘要:研究多元统计分析的理论,利用主成分分析和聚类分析的方法对区域经济指标体系进 行分析和综合,找出实质体的数量特征和内在统计规律性。通过实际的历史数据进行演算,证实与当
时的客观实际情况相吻合,为决策部门衡量本地区的经济发展,制定科学决策提供了有利的支持。
关键词:多元统计分析;主成分分析;聚类分析
统计方法是科学研究的一种重要工具,其应用颇为
广泛。在工业、农业、经济、生物和医学等领域的实际问
题中,常常需要处理多个变量的观测数据。因此,对多个
变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。
随着电子计算机技术的普及,以及社会、经济和科学技
术的发展,过去被认为具有数学难度的多元统计分析方
法,已越来越广泛地应用于实际工作中。
主成分分析[1]是一种常用的多元统计分析方法,相
对于其他统计学方法,更强调用数据本身来指导分析过
程,而不是依赖事先给定的某些假设。主要目的是希望
用较少的变量解释原始资料中的大部份变异,期望能
将许多相关性很高的变量转化成彼此互相独立的变量,
从中选取较原始变量个数少且能解释大部份资料中变
异的几个新变量(降低原始变量的维数),也就是所谓的
主成分,而这几个主成分也就成为用来解释资料的综
合性指标。
聚类分析[2]是研究事物分类的一种方法,是认识和
探索事物内在联系的一种手段。聚类分析源于许多研究
领域,包括数据挖掘、统计学、机器学习和模式识别等,
并作为一个独立的工具来获得数据分布的情况,概括出
每个簇的特点,或者集中注意力对特定的某些簇进行分
析。聚类就是将数据对象分组成为多个类或簇,划分的
原则是在同一个簇中的对象之间有高度的相似度,而不
同簇中的对象差别较大。聚类分析通常被用作最初的分
析工具,可以使数据挖掘具备识别群这一功能,它的流
程通常是首先对数据进行图形描述,再用量化方法来描述数据的特征。
1.1主成分分析
主成分分析主要应用于简化观测系统,将原始因子
变换为新因子,把多个单项指标转化为最少数量的综合
指标。其设计思想[3]是通过对每个变量的实际观测值的
协方差矩阵进行计算,依次提取方差贡献最大的各个主
成分,以达到选择、浓缩和提炼变量的目的。主成分分析
中的因子分析所涉及的计算与此类似,是研究一组样品
之间的相关关系的一种统计方法,即对于一组具有复杂
的相关关系的样品,可以通过研究其相关矩阵的内部结
构,找出若干个对这组样品起着支配作用的独立的新因
子(实际上是原始变量在通常的、或者是最小二乘意义
上的线性组合),用这些独立的新因子(称为公因子或主 因子的数目往往比原始变量的数目要少)来表达所有观 测数据,既极少损失总的关于原始变量的相关信息,又 合理解释了包含在原始变量(样品)的相关性,简化了观 测系统,抓住了影响所有观测数据的主要矛盾。
传统的一些综合评价方法在选择权数时有很大的
主观随意性,而用主成份方法综合评价经济效益、既避 免了信息量的重复,又克服权数选择的人为性。可以方 便地得到全面、客观的评价结果。此方法已被我国许多 统计工作者应用到实际工作中,正在产生积极的效果。
1.2聚类分析
聚类分析的思想来自于方差分析,是由Ward于
1936年提出,1967年经Orloci等人发展建立起来的一种 系统聚类方法[4-5]。具体做法是在一批样品的多个观测 指标中找出能度量样品(或指标)之间相似程度的统计 量,构成一个对称的相似性矩阵,在此基础上进一步找 寻各样品(或指标)之间或样品组合之间的相似程度,按 相似程度的大小把样品(或指标)逐一归类,进行比较。 具体做法就是先将N个样品各自视为一类,然后计算 确定样本之间、类与类之间的距离,选择距离最小的一 对样本合并成一个新类,计算包括新类在内的其余各类 的距离,再将距离最近的两类合并,这样每次减少一类, 直至所有的样品都成为一类为止。
在宏观经济的分析研究中根据经济指标体系的多
个指标值,找出一些能够度量样品相似程度的指标,以 这些指标为划分类型的依据,使一些相似程度较大的区 域聚合为一类,再将另一些彼此之间相似程度较大的聚 合为另一类,直到把所有区域都聚合完毕,形成一个由 小到大的分类系统,最后将整个分类系统绘成一张聚类 图,并结合因子分析的评价结果和实际情况具体分类。 2数学模型及算法实现
2.1主成分分析
选择所确立的宏观经济指标作为样品的原始数据
组成矩阵,设有N个地区,并各观测P个指标变量,其
原始数据为(2)若2个样品中有1个在某组中出现过,另一个就 加入该组。
(3)若2个样品都在同一组中,这对样品不再分组。
(4)若2个样品都已在不同组中出现过,则把2组连
接在一起。
通过选用28个地区的实际数据,并利用此方法进
行聚类分析,得出了对总体规模指标和综合效益 …… 此处隐藏:60字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……
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