A Decision-Theoretic Approach to the Aggregation Problem at the Pre-Data-Collection Stage
数据收集前聚合问题的决策理论方法AI 解读 ↓
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数据收集前聚合问题的决策理论方法
- 研究问题
- 当变量必须在数据收集前聚合时，如何确定最优聚合方案，并兼顾日后利用聚合数据对细分数据进行推断的需求？
- 方法与思路
- 作者提出决策理论下的变量聚合准则，分析其性质并与已有准则比较，同时在该准则的推导中内生确定解聚合程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该分析能确定投入产出分析中的最优聚合方案，并以荷兰数据示例说明聚合准则及解聚合程序的应用。
- 阅读关注点
- 应核对损失函数、信息结构和最优性的条件，并检查解聚合推断依赖哪些模型设定及荷兰示例如何实现。
- 阅读边界
- 仅据未注明版本的 OpenAlex 摘要；最优准则的具体形式与条件未说明，不能判断其稳健性或对其他应用的适用范围。
原文摘要
We present a decision-theoretic approach to finding optimal aggregation schemes when the aggregation is made at the pre-data-collection stage. A criterion is presented for the optimal aggregation of variables, its properties are analyzed, and it is compared with other criteria in the literature for good aggregation. In the course of determining this criterion, we derive endogenously the disaggregation procedure by which inferences about disaggregated data are made from aggregated data. It is shown that our analysis can be used to determine optimal aggregation schemes in input-output analysis. We apply our model, as an example, to data from the Netherlands.