【摘要】：針對(duì)面板平滑轉(zhuǎn)換模型參數(shù)不確定性風(fēng)險(xiǎn)問題,構(gòu)建了區(qū)域資本流動(dòng)性的貝葉斯面板平滑轉(zhuǎn)換模型.通過模型的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)分析,選擇參數(shù)先驗(yàn)分布,設(shè)計(jì)相應(yīng)的MHGibbs混合抽樣算法,據(jù)此估計(jì)模型參數(shù),解決非線性O(shè)LS參數(shù)估計(jì)過程中遇到的算法難以收斂問題;并利用中國(guó)各地區(qū)投資與儲(chǔ)蓄面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析.研究結(jié)果表明:參數(shù)的迭代軌跡收斂,MH-Gibbs混合抽樣算法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)模型參數(shù),證明了貝葉斯面板平滑轉(zhuǎn)換模型的有效性.
[Abstract]:A Bayesian panel smoothing model of regional capital liquidity is constructed to solve the uncertainty risk of panel smoothing model. By analyzing the statistical structure of the model, selecting the prior distribution of the parameters and designing the corresponding MHGibbs mixed sampling algorithm, the parameters of the model are estimated, and the problem of convergence of the algorithm encountered in the process of nonlinear OLS parameter estimation is solved. And the use of China's investment and savings panel data for empirical analysis. The results show that the iterative trajectory of the parameters converges and the MH-Gibbs hybrid sampling algorithm can accurately estimate the parameters of the model, which proves the validity of the Bayesian panel smoothing transformation model.
【作者單位】： 湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71221001,71031004,7171075) 教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20110161110025) 湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11JJ3090)
【分類號(hào)】：F830.9;O212.8

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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10 王雷;朱q，

本文編號(hào)：2399972