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连续性抽样的时间序列估计方法研究进展及应用

2018-05-25分类号:F224

【作者】陈光慧  杨槟羽  
【部门】暨南大学经济学院  
【摘要】自1973年Blight和Scot首次提出关于连续性抽样调查的时间序列估计方法以来,国际上有关时间序列估计方法的研究发展得十分迅速。本文选择时间序列估计方法作为研究对象,主要从利用经典时间序列理论进行抽样估计、利用卡尔曼滤波进行抽样估计、时间序列估计方法的实际应用三方面对现有研究成果进行了理论化、系统化的梳理。同时,结合现有研究中存在的模型选择、假定条件合理性等问题以及未来研究趋势,建议我国统计调查部门应加快统计调查活动科学化、规范化的进程,从市县层级调查活动入手,在实践中不断完善时间序列估计理论。
【关键词】连续性抽样调查  时间序列估计方法  状态空间模型  卡尔曼滤波
【基金】霍英东教育基金会项目“基于连续性抽样调查的时间序列数据产生机制研究”(项目编号:141096)
【所属期刊栏目】企业经济
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