【摘 要】
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本文利用1988—2008年中日茶叶贸易数据，分别构建中日茶叶贸易加总与细分数据模型。通过Wald统计量检验加总与细分数据模型之间加总偏误的显著性，并运用Yao统计量检验加总偏误的原因。研究发现，细分数据模型中的高阶自相关导致模型误设，进而引发了加总偏误。这一发现为总量宏观数据加总偏误原因的研究提供了新的视角，并为寻找加总偏误的解决之道拓展了新的途径。
【机 构】
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浙江大学经济学院中国计量学院经济与管理学院
【基金项目】
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本研究得到了国家自然基金（71103167）、国家自然基金（71071147）、教育部人文社会科学研究青年基金项目（09YJC790249）、浙江省自然科学基金项目（Y7100059）、浙江省哲学社科规划（10CGYDl7YBB）、浙江省人文社科重点研究基地‘锔龇与知识产权管理”的资助.
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本文利用1988—2008年中日茶叶贸易数据，分别构建中日茶叶贸易加总与细分数据模型。通过Wald统计量检验加总与细分数据模型之间加总偏误的显著性，并运用Yao统计量检验加总偏误的原因。研究发现，细分数据模型中的高阶自相关导致模型误设，进而引发了加总偏误。这一发现为总量宏观数据加总偏误原因的研究提供了新的视角，并为寻找加总偏误的解决之道拓展了新的途径。
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