發(fā)布時(shí)間：2018-03-21 09:51

  本文選題：能源需求　切入點(diǎn)：金融發(fā)展　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2016年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章通過面板數(shù)據(jù)平滑轉(zhuǎn)換模型研究影響能源需求的主要因素。針對(duì)面板數(shù)據(jù)平滑轉(zhuǎn)換模型的序列差分容易造成信息缺失的問題,進(jìn)行誤差修正,構(gòu)建PSECM模型,刻畫變量的非線性特征與變量之間的長(zhǎng)期穩(wěn)定的非線性關(guān)系。由于非線性最小二乘算法難以收斂,容易造成參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確,運(yùn)用貝葉斯方法分析模型結(jié)構(gòu),估計(jì)模型參數(shù);在此基礎(chǔ)上,對(duì)新興市場(chǎng)國(guó)家進(jìn)行實(shí)證分析,研究結(jié)果表明:貝葉斯算法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)模型各參數(shù),證明了貝葉斯PSECM模型的有效性,能源需求彈性與經(jīng)濟(jì)水平、能源價(jià)格、金融發(fā)展水平之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定非線性協(xié)整關(guān)系。
[Abstract]:In this paper, the main factors affecting energy demand are studied through the panel data smoothing conversion model. Aiming at the problem that the sequence difference of the panel data smoothing conversion model is easy to cause the lack of information, the error correction is carried out, and the PSECM model is constructed. Because the nonlinear least square algorithm is difficult to converge, it is easy to cause the parameter estimation to be inaccurate. The Bayesian method is used to analyze the model structure and estimate the model parameters. On this basis, the empirical analysis of emerging market countries shows that the Bayesian algorithm can accurately estimate the parameters of the model, and prove the effectiveness of Bayesian PSECM model, energy demand elasticity and economic level, energy price. There is a long-term stable nonlinear co-integration relationship between the level of financial development.
【作者單位】： 湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體項(xiàng)目(71221001);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171075,71031004) 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)】：F224;F206

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本文編號(hào)：1643333