面板数据灰色关联模型构建及在空气质量分析中的应用

"这篇研究论文提出了一种基于面板数据的新型灰色指标关联模型，旨在解决现有模型中因对象排列顺序变化导致的灰色关联序不一致问题。该模型结合了面板数据的时间维度和对象维度特性，利用增量来表示时间维度上指标的发展水平，通过离差来体现对象维度上指标的分布特征，并以此为基础构建了关联系数，从而得到一个不受对象排列顺序影响、具有唯一性、对称性和可比性的灰色指标关联模型。在实际应用中，该模型被应用于分析苏南五市空气质量与主要污染物浓度之间的关联性，验证了其有效性和能反映正负关联关系的能力。关键词涉及灰色关联模型、面板数据、时间维度、对象维度、增量、离差和大气污染。" 这篇论文深入探讨了如何利用面板数据改进灰色关联模型，以更准确地分析不同指标之间的关联性。传统的灰色关联模型在处理面板数据时，由于对象排列顺序的变化可能会影响分析结果，这限制了模型的稳定性和可靠性。针对这一问题，作者提出了一种新的模型，该模型充分考虑了面板数据的两个关键维度：时间维度和对象维度。 在时间维度上，模型采用了增量方法来衡量指标随时间的发展程度。增量反映了指标在不同时间点的变化情况，有助于评估指标随着时间的动态关联性。而在对象维度上，模型引入了离差概念，以揭示不同对象之间指标的分布特征。离差分析可以帮助识别指标在不同对象间的差异，进一步揭示潜在的关联模式。 此外，该模型还引入了正负关联判断依据，即两个维度上的方向差异，以此区分指标之间的正面或负面关联。通过对模型的唯一性、对称性和可比性的证明，确保了模型的稳定性和一致性。 论文的应用部分，将提出的模型应用于苏南五市的空气质量与主要污染物浓度的关联分析，结果表明，新模型的关联度分析不受对象排列顺序影响，能有效捕捉到指标间的正向和负向关联。这不仅验证了模型的有效性，也为环境科学和政策制定提供了有力的数据支持。 这项研究为面板数据的灰色关联分析提供了一个新的视角和工具，有助于提升数据分析的精度和可靠性，特别是在处理复杂关联关系和多维度数据时。