英文标题：
《Assessing Consistency of Consumer Confidence Data using Dynamic Latent
  Class Analysis》
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作者：
Sunil Kumar, Zakir Husain and Diganta Mukherjee
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  In many countries information on expectations collected through consumer confidence surveys are used in macroeconomic policy formulation. Unfortunately, before doing so, the consistency of responses is often not taken into account, leading to biases creeping in and affecting the reliability of the indices hence created. This paper describes how latent class analysis may be used to check the consistency of responses and ensure a parsimonious questionnaire. In particular, we examine how temporal changes may be incorporated into the model. Our methodology is illustrated using three rounds of Consumer Confidence Survey (CCS) conducted by Reserve Bank of India (RBI).
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中文摘要：
在许多国家，通过消费者信心调查收集的有关预期的信息被用于宏观经济政策的制定。不幸的是，在这样做之前，往往没有考虑到反应的一致性，导致偏见蔓延，并影响由此产生的指数的可靠性。本文描述了如何使用潜在类分析来检查回答的一致性，并确保一份简洁的问卷。特别是，我们将研究如何将时间变化纳入模型。我们的方法通过印度储备银行（RBI）进行的三轮消费者信心调查（CCS）进行了说明。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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