面板数据加权聚类分析方法研究

发布时间：2017-06-27 23:02

  本文关键词：面板数据加权聚类分析方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在面板数据聚类分析方法的研究中,基于面板数据兼具截面维度和时间维度的特征,对欧氏距离函数进行了改进,在聚类过程中考虑指标权重与时间权重,提出了适用于面板数据聚类分析的"加权距离函数"以及相应的Ward.D聚类方法。首先定义了考虑指标绝对值、邻近时点增长率以及波动变异程度的欧氏距离函数;然后,将指标权重与时间权重通过线性模型集结成综合加权距离,最终实现面板数据的加权聚类过程。实证分析结果显示,考虑指标权重与时间权重的面板数据加权聚类分析方法具有更好的分辨能力,能提高样本聚类的准确性。
【作者单位】： 湖南大学金融与统计学院;
【关键词】： 面板数据 聚类分析 指标权重 时间权重 综合加权距离
【基金】：国家社会科学基金项目《面板数据综合评价方法及应用研究》(14BTJ003)
【分类号】：F224
【正文快照】： 一、引言聚类分析是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法,在自然科学、社会科学、工农业生产的各个领域应用十分广泛,如:生物分类、商业市场研究、保险客户细分、图像识别等。传统的聚类算法比较成功地解决了截面数据的聚类问题,但是由于实际应用中数据的复杂性,传统

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