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1、Macroeconomicstatisticsmatchingevaluation—inthexinjiangWanqiuLi1,JianjunZhou2^anqiuli.Yunnanuniversity,kunming,china2Dept.nameoforganization,nameoforganization,acronymsacceptable,City,CountryEmail:1938491360@qq.comAddress:instituteofmathematicsandstatisticsofchenggongcampusofyunnanuniversityinkunm
2、ing,yunnanprovinceReceived:2015.11Abstractstatisticsisagovernmentdepartmentofsocialandeconomicoperationofsupervisionandmanagementmeanssuchasdecisionanalysisofimportantbasis,andthequalityofstatisticaldataabouttheeffectivenessofgovernmentmanagement,sothequalityofstatisticaldataofthetestasgovernmentd
3、epartmentsandeconomictheoryresearchersontopicsofmutualinterest.Suitabilityassessmentisanimportantcontentofstatisticaldataqualityassessment,thisarticleisbasedongrossdomesticproduct(GDP),thetotalretailsalesofsocialconsumergoods(LS),thewholesocietyfixedassetinvestment(INV),urbanpercapitadisposableinc
4、ome(UPDI)fourindexes,throughtheintegratedtimeseriesandsimultaneousequationmethodtomatchthestatisticaldataoffourindicatorsanalysis,concludedthatxinjiangmacroeconomicstatisticsmatchingsexualneedstoimprove,andgiveadvice.KeywordsDatamatching;Timeseriesanalysis;Simultaneousequationsmodel宏观经济统计数据匹配性评价以新
5、疆维吾尔自治区为例李晚秋1,周建军1李晚秋，女，云南大学数学与统计学院，昆明，中国2周建军，男，云南大学数学与统计学院统计系，昆明，屮闲E-mial:1938491360@qq.com地址：云南省迠明市呈贡区云南大学数学与统计学院收稿曰期:2015年11月摘要统计数据是政府部门对社会经济运行情况监督、决策分析等管理手段的重要依据，而统计数据的质量关乎着政府部门管理措施的成效，因此对统计数据质量的检验成为政府部门和经济理论研究者共同关注的话题。匹配性评估是统计数据质量评估重要内容，本文基于国内生产总值（GDP）、社会消费品零售总额（LS）、全社会固定资产投资总额（INV）、城镇居民人均可支配
6、收入（UPDI）四个指标，通过综合时间序列和联立方程方法对四个指标的统计数据进行匹配性分析，得出新疆宏观经济统计数据匹配性有待提高的结论，并给出建议。关键词数据匹配性；时间序列分析；联立方程组模型1.前言一个地区社会经济的均衡发展是科学发展的关键，地区社会经济的均衡发展有赖于统计数据真实可靠的反映客观实际、有赖于统计调查对社会经济状况的有效监督和反馈。统计数据的匹配性评估是统计数据质量评估重要的一环，而数据之间是否协调匹配是其中要点。目前我国尚未建立制度性的政府宏观统计数据质量评估与管理体系，对宏观统计数据质量的研究多以综合管理和对策性研究为主，如谭斌（2001）关于提高统计数据质量的几点
7、看法［1］;在研究视角上，基本上都是从被评估指标自身角度进行设计，对单项指标数据匹配性的评估又主要是围绕GDP等指标展开，如李庭辉（2012）用相对误差率来评估GDP在时间序列方而的数据匹配性［2］;赵翔，程飞，潘英杰（2012）构建相对误差率来评估部分省份GDP数据匹配性［3］;周国富（2013）用空间面板模型对中国地区GDP数据质量评估［4］等。本文从数据匹配性的角度出发，利用国民生产总值、城镇人均可支配收入、全社会
