【摘 要】
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国家政策的制定与实施通常将GDP数据作为主要参考依据,但GDP数据存在时滞性和频率低等弊端,往往导致政策的制定与出台有着明显的滞后性且针对性不强等.基于数据挖掘中发现的
【机 构】
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天津财经大学珠江学院数据工程学院,天津,301811
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国家政策的制定与实施通常将GDP数据作为主要参考依据,但GDP数据存在时滞性和频率低等弊端,往往导致政策的制定与出台有着明显的滞后性且针对性不强等.基于数据挖掘中发现的异常数据,通过时间序列移动平均法对数据进行了修正,并采用大数据挖掘技术,通过构建动态倒向回归方程并在方程构建中纳入其影响因素,用渐次回归法并设定窗口期来实现GDP数据波动的动态调整及精准测算,根据年江苏省电力大数据进行回测,验证了该方法的有效性,且发现其能在一定程度上消除GDP数据的滞后和低频问题.
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