连续性统计调查方法及其在我国的应用研究

社会经济研究需要及时获取研究总体不断变化和发展的信息。连续性统计调查是获取研究总体不断变化和发展信息的基本方法,文章研究和比较了各种连续性调查方法,并总结西方发达国家在使用连续性调查方法过程中的成功经验,然后针对我国统计调查体制中存在的问题和不足,提出在我国建立一套连续性抽样调查体系,并进行规范化、制度化管理,以便更好地反映研究总体的不断变化和发展的情况,提高统计调查数据的准确性。

连续性统计调查设计及其估计方法研究

社会经济研究需要及时获取研究总体不断变化和发展的信息,连续性统计调查便是获取这类信息的基本方法。由现行的四种连续性调查设计及其估计方法,即重复样本调查、固定样本调查、轮换样本调查和分裂样本调查,解决了连续性调查样本如何抽取以及如何更加准确地估计的问题,且这四种调查方法的应用场合各不相同。这套连续性调查设计及其估计方法能够更加充分地发挥连续性调查方法的优势,从而能够为我国统计调查制度与方法改革提供一定的理论指导。

基于轮换样本连续性调查的校准组合估计方法研究

校准估计是抽样调查中比较常用的一种利用辅助信息提高估计量精度的方法。回归组合估计量作为轮换样本连续性调查中使用的一种有效的估计量,是可以通过校准程序得到的。基于回归组合估计量和校准程序之间的关系,本文提出了轮换样本连续性抽样调查条件下的不同校准组合估计量及其方差估计。校准组合估计量的主要思想是在校准估计程序中将拼配样本和非拼配样本的辅助信息进行不同的组合利用。本文利用美国现时人口调查的微观数据进行数值模拟,来比较不同校准组合估计量的估计效率,模拟结果表明两步校准组合估计量和两步校准双组合估计量的表现相似,且估计精度都高于H-T估计量及回归组合估计量;而两步校准组合估计量由于其简便性更适合应用于实践中。最后以我国农村住户连续性抽样调查为例,设计一套符合我国实际的轮换样本连续性调查方案,并将提出的校准组合估计量运用于估计阶段,为中国政府统计调查提供一定的借鉴和参考.

基于卡尔曼滤波估计的连续性抽样调查研究

针对连续性抽样调查中如何提高连续调查数据准确性的问题,本文引入时间序列分析方法,分别考虑连续性抽样调查中的重复样本和轮换样本等不同情况,建立了连续性抽样调查下的状态空间模型,利用成熟的卡尔曼滤波估计方法给出了总体均值的估计量。由于状态空间模型及卡尔曼滤波估计方法能够充分利用各期连续样本的调查信息,给出了精度更高的估计量,从而能够产生更加准确的连续性时间序列数据。

连续性抽样调查中的样本轮换研究

本文在讨论样本轮换研究的背景下,阐述了分层抽样下样本轮换的理论模型,包括分层抽样下样本轮换的估计量公式和最优样本轮换率的确定方法,并对上海市城镇住房空置率抽样调查数据进行了实证分析。由于该抽样调查采取的是分层抽样,因此相应地进行了分层抽样下的样本轮换研究。本文先根据该抽样调查本身的特点和社会经济活动的规律确定样本轮换时间间隔为1年,再分别计算出各层的最优样本轮换率和总体的样本轮换率,最后分别对三层子总体样本轮换的效果进行了分析,分析发现各层经过样本轮换以后的精度比不进行样本轮换或进行完全样本轮换的精度有了明显的提高,轮换效果显著。

我国规模以下工业连续性抽样调查方案设计研究

本文在分析我国规模以下工业抽样调查现状和存在问题的基础上,提出改革建议,对工业企业和个体工业户分别设计了连续性抽样调查方案,对工业企业采用三维平衡三水平轮换模式,对个体工业户采用二维平衡单水平轮换模式,两种调查方案都分别设计了两种轮换模式,以适应各个地区的实际情况。

基于平衡单水平轮换的连续性抽样估计方法研究

针对现存的各种单水平轮换模式和估计方法,本文提出一套统一的平衡单水平轮换模式。在此轮换模式下,引入两类相关关系,运用线性无偏估计方法,并通过使不同类型估计量方差的加权总和最小的方法确定最优系数,从而得到最优线性无偏估计量,不仅能够减少甚至消除估计量偏差的影响,还能使得连续性调查的整体抽样误差最小,适合估计各种类型的估计量。

三维平衡多水平轮换设计及其连续性估计方法研究

针对现行多水平轮换调查存在的一系列问题,本文提出三维平衡多水平轮换模式设计及其广义组合估计方法。在这套设计方法中,将各种偏差和两类相关关系引入到广义组合估计量公式中,提高了估计量的准确性,同时在多目标调查下还应用最优化方法确定一套最优系数,使得连续性的多目标调查的整体估计精度达到最高,同时又兼顾各类目标量的精度要求。这套系统化、理论化的设计方法将为我国未来开展多水平轮换调查提供理论指导。

连续性抽样调查中总体均值的估计

在连续性抽样调查中,利用前期信息和辅助信息可以大大提高估计精度,但是以往的估计量大多假设辅助信息总体均值已知,文章介绍一种在连续性抽样调查中,辅助信息总体均值未知的情况下,通过两阶段抽样,利用轮换样本方法和辅助变量信息,对总体均值进行估计的新的估计方法,并将新提出的估计量与原有的估计量进行比较,发现其精度更高,而且有利于减少调查成本。

连续性抽样的时间序列估计方法研究进展及应用

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。

基于平衡轮换样本调查的季节调整方法研究

传统季节调整方法往往假定误差项为白噪声,不考虑其序列相关关系。为了进行更准确的季节调整分析,本文从连续性抽样调查角度出发,研究基于平衡轮换样本调查的抽样误差对季节调整的影响,建立一般化的季节调整模型,利用卡尔曼滤波进行参数估计,并从预测误差、误差方差等角度评价模型精度。最后以中国城镇住户调查采用的12~0平衡轮换模式为例,对考虑抽样误差结构特征的季节调整模型进行实证分析,验证该方法的有效性。

连续性抽样调查理论研究综述

从国外近60多年来的理论及其应用研究情况来看,连续性抽样调查是一个具有极大理论研究价值的新领域,在我国也具有广阔的应用价值。本文选择连续性抽样调查作为研究对象,对国内外已有的相关研究成果进行理论化、系统化的研究综述,并重点总结了各类连续性抽样设计与抽样估计方法,进一步归纳出存在的问题及未来继续研究的新趋势,另外也为该理论在我国实际调查中的应用研究奠定扎实的理论基础,使我国统计调查工作少走弯路,尽快与国外统计调查工作接轨。

杭州市老年居民慢性病患病及就医行为分析

目的 :分析杭州市老年居民慢性病患病及其就医行为的情况与变化。方法 :杭州市家庭入户调查使用自编的家庭健康调查表,采用多阶段分层抽样,在2009—2013年进行连续性调查,选择其中60岁及以上老年居民为研究对象,分析老年居民慢性病患病情况及其就医行为。结果 :杭州市老年居民慢性病患病率较高,2009—2013年患病率前三位的慢性病均为高血压、心脏病和糖尿病。门诊首诊选择在社区的比例有所上升,同时自我医疗比例也较高。社区就诊费用低于二、三级医院就诊费用,但不同级别医疗机构的自付比例没有明显差异。结论 :应当重视慢性病的预防与治疗,加强社区首诊观念,降低老年居民疾病负担。

家户追踪调查的加权方法的基本理论

社会经济研究需要及时获取研究总体不断变化和发展的信息,连续性调查是获取这类信息的基本方法,其中追踪调查是连续性调查的一种重要方式.本文主要对家户追踪调查的权数进行研究,从而得到各期调查总体的无偏、有效的估计量.最后,通过一个模拟例子说明等个体加权方法是一种实用、有效的权数调整方法.

二维平衡单水平轮换设计及其广义组合估计方法研究

针对国内外现行单水平轮换调查存在的一系列问题,本文提出二维平衡单水平轮换模式设计及其广义组合估计方法。在这套设计方法中,将轮换偏差和两类相关关系引入到广义组合估计量公式中,提高了估计量的准确性,同时在连续性的多目标调查下还应用最优化方法确定一套最优权重系数,使得抽样调查的整体精度达到最高,同时又能够调整权重,满足各类目标量精度高低的要求。这套系统化、理论化的设计方法将为我国今后更好地开展各类单水平轮换调查提供理论指导。