本文關(guān)鍵詞：基于RJMCMC算法的變系數(shù)分位數(shù)模型　出處：《統(tǒng)計(jì)與管理》2017年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 變系數(shù)分位數(shù)模型 節(jié)點(diǎn)選擇 RJMCMC算法

【摘要】：本文主要考察了變系數(shù)分位數(shù)模型,并通過RJMCMC(Reversible jump Markov chain Monte Carlo)算法估計(jì)系數(shù)函數(shù)。這種估計(jì)方法充分考慮了每一個(gè)系數(shù)函數(shù)的差異性,允許其有不同的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和位置。最后,本文以最具典型性的波士頓房?jī)r(jià)作為變系數(shù)分位數(shù)回歸模型的貝葉斯估計(jì)例子,說明該模型在現(xiàn)實(shí)問題中應(yīng)用的合理性。
[Abstract]:In this paper , the variable coefficient quantile model is studied , and the coefficient function is estimated by means of JMC MC MC ( Monte Carlo ) algorithm . This estimation method takes full account of the difference of each coefficient function and allows it to have different number and position of nodes . Finally , this paper presents the rationality of the model in real problems by taking the most typical Boston house price as the Bayesian estimation example of variable coefficient quantile regression model .

【作者單位】： 中國(guó)海洋大學(xué);
【分類號(hào)】：O21;F299.23
【正文快照】： 引言自Koenker和Bassett于1978年首次提出了著名的線性分位數(shù)回歸模型理論以后[1],大量的學(xué)者開始對(duì)分位數(shù)模型做擴(kuò)展性研究。比如,Cai和Xu利用理論帶寬選擇器和非參數(shù)AIC為變系數(shù)分位數(shù)模型的非線性系數(shù)函數(shù)選擇最優(yōu)帶寬,并利用局部多項(xiàng)式線性估計(jì)方法對(duì)其進(jìn)行估計(jì)[2];Kozumi

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本文編號(hào)：1375107