欧盟数据质量评估框架及其对我国的启示

欧洲统计系统建立的数据质量评估框架从统计机构环境、统计程序和统计产出三个方面对统计数据质量展开评估,开发了数据质量报告标准、质量报告手册和自我评估检查单等系列数据质量管理工具。借鉴欧盟的经验,我国应建立数据质量评估框架,主要措施包括成立数据质量评估机构、制定国家数据质量保证框架模板、设定数据质量评估方法和完善数据质量评估报告等。

数据质量评估框架及其信息量分析

统计数据质量重要性催生出各国用于数据质量评估的框架、系统I,MF制定的数据质量评估框架因其结构完整性和较强归纳性受到成员国的广泛采用。文章通过运用信息熵理论对数据质量评估框架(DQAF)本身的维度、指标信息量问题进行研究,研究结果显示:DQAF各维度、指标在账户内部以及不同账户间体现的信息量不同;统计数据账户的生产主体和账户数据类型对于数据质量具有明显的影响作用。基于上述结论,作者提出对DQAF框架的改进设想。

IMF的数据质量评估框架及启示

This paper introduces and comments the Data Quality Assessment Framework of IMF.Based on these,it provides an idea about the application of DQAF in our country.

国际货币基金组织专用数据质量评估框架的新进展

文章将2012年发布的国民账户统计、消费物价指数、生产者价格指数、政府财政和公共部门债务统计、货币统计、国际收支和国际投资头寸统计和外债统计7个专用数据质量评估框架的新版本与2003年版本分别从质量的前提条件、保证诚信、方法健全性、准确性和可靠性、适用性、可获得性等方面作了对比,发现了其中增加、删除和更新部分,为提高我国数据质量指明了方向。

探讨改进我国CPI编制的研究——从数据质量评估框架看我国消费价格指数

本文在IMF制定的数据质量评估框架体系下,从保证诚信、方法健全性、准确性和可靠性、适用性和可获得性五个方面对我国消费价格指数的数据质量进行了简要分析,指出我国消费价格指数编制和发布中存在的主要差距,并提出了改进方向。

中美CPI数据质量的比较分析--基于国际货币基金组织的DQAF框架

本文在国际货币基金组织提出的消费者价格指数数据质量评估框架(DQAF)下,着重从四个维度分析了中美两国CPI数据质量方面存在的差异,并在此基础上提出了相关结论和建议。

面向数据治理的数据资产质量评估模型研究

大数据时代,数据不仅仅是公司的财富来源,更是企业一项重要的无形资产,其重要性与日俱增,而对数据资产质量评估也成为了企业价值评估的一个核心问题。当下国际货币基金组织(IMF)对数据资产提供了一种定性评估模型--数据质量评估框架(DQAF),该模型主要从质量的先决条件、诚信的保证、方法的健全性、准确性和可靠性、适用性、可获取性;除此以外,数据的价值也应当是质量评估的重要维度之一,在该文中,将在模型中加入数据的价值这个维度,并将该维度细分为数据建设以及维护成本,数据库的保密性与共享性,数据共享程度,使用效果评价,以期对DQAF进行细化和完善,使数据资产评估可以更加准确和全面。