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论方法AI 解读 ↓
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数据收集前聚合问题的决策论方法
- 研究问题
- 当变量聚合方案必须在数据收集之前确定时，如何选择最优聚合方式，并从聚合数据对细分层面的信息开展推断？
- 方法与思路
- 作者以决策论构造变量聚合准则，分析其性质并与已有准则比较，同时在准则推导过程中内生确定反聚合程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该分析能够确定投入产出分析中的最优聚合方案，并以荷兰数据展示模型应用；未报告具体比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对决策损失、最优性的定义、反聚合所需信息，以及投入产出应用中的聚合方案如何受模型设定影响。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未交代损失函数、最优性条件或荷兰应用细节，不能判断方案的普遍适用性。
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.