一组新的由聚类驱动的复合发展指标
综合经济学
2020-03-27 v3 物理与社会
经济学
统计金融
摘要
政策制定中使用的复合发展指标往往主观地聚合一组受限的指标。我们利用降维技术，包括主成分分析(PCA)以及首次使用的信息过滤与层次聚类，表明这些复合指标遗漏了关于不同指标之间关系的关键信息。特别是，按主题对指标的分组在全局与局部层面的数据中均未得到体现。我们通过使用指标聚类来构建一组新的由聚类驱动的复合发展指标，从而克服这些问题；这些指标客观、数据驱动、国家间可比且保持可解释性。我们讨论了它们在对政策制定者告知国家发展状况方面的影响，并将其与作为基准的PageRank顶级指标进行比较。最后，我们证明在数据集重构任务上，我们这组新的复合发展指标优于该基准。
引用
@article{arxiv.1911.11226,
title = {A new set of cluster driven composite development indicators},
author = {Anshul Verma and Orazio Angelini and Tiziana Di Matteo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11226},
year = {2020}
}
备注
Accepted in EPJ Data Science