经济数据量化分析

刘华军，男，中共党员，山东财经大学经济学院教授、博士生导师，山东财经大学学术委员会委员，山东财经大学经济增长与绿色发展科研团队负责人，发起成立了经济数据量化分析教学创新团队、新时代中国实践与中国经验研究团队。山东省泰山学者青年专家、山东省有突出贡献的中青年专家、山东省智库高端人才，入选山东省理论人才百人工程、财政部山东监管局第一批绩效评价专家，兼任济南市属一级国有企业外部董事。

主要从事资源环境经济、区域经济等相关领域研究，发表论文150余篇，出版专著4部，主持国家社科基金等各类课题20余项。坚持“科研反哺教学”，充分发挥科研团队在量化分析上的科研优势，发起成立了“经济数据量化分析教学创新团队”，积极推动经济数据量化分析课程体系建设。

孙亚男，男，中共党员，管理学博士，美国得克萨斯州立大学访问学者，山东财经大学经济学院教授、国民经济学博士生导师，山东财经大学经济增长与绿色发展科研团队、经济数据量化分析教学创新团队、新时代中国实践与中国经验研究团队核心成员，济南市领军人才。

主要从事经济量化与绿色发展领域的研究，出版专著2部，发表论文30余篇。先后主持国家社科基金课题2项、山东省自然科学基金课题2项、山东省社科基金课题2项。分别获得山东省社会科学优秀成果二等奖2次、三等奖1次，获山东省高等学校优秀科研成果三等奖2次。2021年指导研究生获山东省优秀硕士学位论文。

第一节概述

现实生活中，我们经常需要参照一定的标准对某一个或某一些事物的价值优务蚁发展水平高低进行评价，而评价的依据就是各类指标。一般而言，若评价指标单一且明确，可称之为“单项评价”。然而，现实中影响被评价事物的因素往往是众多且复杂的，仅依据单一指标对被评价事物进行评价不尽合理，因此往往需要将多项指标信息加以汇集拟合，得到一个综合指标，以此来反映被评价事物的整体状况，这就需要借助多指标综合评价方法。

随着信息系统论、机器学习等领域知识的渗入，多指标综合评价方法不断丰富，目前已有几十种之多，但总体上可归为两大类：主观赋权评价方法和客观赋权评价方法。前者多采取定性的方法，多根据主观经验进行判断而得到权数，如专家打分法、层次分析法、模糊综合评判法等；后者根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数，如因子分析、主成分分析法、TOPSIS、熵值法等。其中，熵值法已经广泛应用于社会经济发展、环境污染、社会民生等方面的测算和评价。

熵值法利用原始数据信息，根据信息熵理论测算各个指标的权重。信息熵，也叫香农熵，是对信息不确定性的测量，熵值越大表示系统中信息的不确定性越高，差异越小或者变化越慢，系统结构越均衡；反之，信息熵越低，差异越大或者变化越快，系统结构越不均衡(陈明星等，2009）。因此，指标熵值越小，说明系统中包含的确定信息越多，对考察对象排序结果的影响力越大，越应该重视该指标在决策过程中所起到的作用。由此，熵值法利用样本数据本身包含的信息自动赋权，能够最大限度地减少各评价指标信息的冗余重叠，是一种重要的客观赋权评价方法。

第二节原理及方法

熵值法是基于信息熵对各指标子系统不确定性(或无序性)的度量来进行自动赋权，并进一步计算综合得分的评价方法。我们将每个指标所包含的所有样本观测值作为一个系统，熵值法利用信息熵公式来测度每个指标子系统的相对信息熵大小，据此来衡量该指标子系统的变异程度，并进一步进行指标间的客观赋权。具体而言，某个指标系统的信息熵值越小，不确定性越小，系统变异程度越高，该指标对综合评价排序的作用越强，在综合评价中的权重越高；反之，某个指标系统的信息熵值越大，不确定性越大，系统变异程度越低，在综合评价排序中的作用越弱，所赋权重越低。下面将从信息熵的内涵及其计算公式出发具体介绍熵值法的原理。

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本书基于作者多年积累的研究成果和实践经验编撰而成。除介绍目前主流的经济数据来源及整理技术外，本书涵盖六大模块：数据包络分析模型及应用、指数测度及分解、区域差异及分解方法、分布动态方法、时间序列因果检验方法、网络分析方法。除了介绍国外开发的软件诸如Matlab、Ucinet、Gephi、Stata、Eviewsl以及R语言、Python等，还介绍了国内自主研发的Q-B0XES软件，并通过二维码关联的操作视频为读者提供指导。