服务业作为国民经济的重要成分之一,它的发展水平代表了一个国家或地区的经济发达程度和现代化程度。统计数据质量对于统计工作来说具有不可或缺的地位,它可以反映当前一些社会经济的发展变化。统计数据的质量不仅对它的使用有着重要的影响,还会影响政府的决策。基于此,本文选取某省GDP数据为研究对象进行展开。本文尝试利用时间序列模型、趋势模拟模型和线性模型这三种方法,分别构建基于GDP的数据质量评估模型。基于时间序列模型的异常值检测方法。首先采取二阶对数差分将序列平稳化,然后对平稳化的序列建立ARMA模型,通过AIC和BIC准则、自相关图和偏自相关图确定模型的阶数,最后进行参数估计和模型检验,计算出各年份的误差百分率。基于趋势模拟模型的异常值检测方法。首先确定指数模型的趋势性部分,然后使用ARMA模型对残差项进行建模,最后利用模型,给出了可疑的异常年份。基于线性模型的异常值检测方法。首先通过相关系数和格兰杰因果检验,初步给出了GDP的主要影响因素。然后通过逐步回归法筛选出最终的解释变量,最后建立了线性模型,计算出每年的误差百分率,初步确定了可能的异常年份。基于上述模型计算出的误差百分率,构建数据质量的综合评价模型,利用层次分析法和熵权法相结合的思想,确定了指标层的权重,计算出每年GDP的综合误差百分率,使用综合评价模型确定出GDP异常的年份,并进行了相应的原因分析。