多指标面板数据聚类方法及应用——以行业一次能源消费面板数据为例

被引：10

作者：

王双英 ^{[1
,2
]}

王群伟 ^{[3
]}

曹泽 ^{[4
]}

机构：

[1] 曲阜师范大学管理学院

[2] 南京航空航天大学经济与管理学院

[3] 苏州大学商学院

[4] 安徽建筑工业学院管理学院

来源：

数理统计与管理 | 2014年 / 33卷 / 01期

关键词：

自协方差; 协方差; 自组织竞争网络聚类分析; 系统广义矩估计; 一次能源消费;

D O I：

10.13860/j.cnki.sltj.2014.01.002

中图分类号：

F426.2 []; O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

020205 ; 0202 ; 020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

综合考虑面板数据多指标中因变量指标特征及其与自变量指标的相关关系,通过定义因变量自协方差及自变量与因变量协方差以构建面板数据相似及相关性测度距离函数,在引入自组织竞争网络算法的基础之上,提出了多指标面板数据聚类的方法.以我国1996-2008年44个行业煤炭、天然气、电力消耗量及国际石油价格面板数据进行实际应用,验证了新方法聚类结果更为显著的优点。

引用

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页数：8

共 14 条

[1]

神经网络与应用.[M].董长虹编著;.国防工业出版社.2005,

[2]

The impacts of energy prices on energy intensity: Evidence from China.[J].Leiming Hang;Meizeng Tu.Energy Policy.2006, 5

[3] The energy intensity of transition countries [J].