本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯法則的空間自相關(guān)誤差自相關(guān)模型變量選擇研究

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【摘要】：本文將研究貝葉斯法則視角下的空間自相關(guān)誤差自相關(guān)模型(Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances,SARAR模型)變量選擇問(wèn)題。通過(guò)將基于BIC準(zhǔn)則的子集選擇法推廣到空間模型,實(shí)現(xiàn)SARAR模型的變量選擇,并證明在一定條件下,對(duì)于SARAR模型的變量選擇BIC準(zhǔn)則具有良好的漸近性質(zhì)。同時(shí)本文還將利用Monte Carlo模擬驗(yàn)證BIC準(zhǔn)則能夠很好的實(shí)現(xiàn)SARAR模型的變量選擇。最后以股票收益率為例,在驗(yàn)證股票收益率具有空間效應(yīng)的前提下,利用BIC準(zhǔn)則對(duì)影響股票收益率的眾多財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行變量選擇。
【作者單位】： 上海師范大學(xué)商學(xué)院;上海財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 貝葉斯法則 變量選擇 空間計(jì)量模型 股票收益率
【分類號(hào)】：F224.0;;O212
【正文快照】： 0引言在社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,任何個(gè)體或者組織的行為決策不僅受到自身特征的影響,還會(huì)顯著受到周圍個(gè)體或組織行為的交互影響,這種交互影響就是社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間效應(yīng)。然而在傳 統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)中Gauss-Markov假設(shè),假定個(gè)體是相互獨(dú)立的,這顯然與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間效應(yīng)不符。近年

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本文編號(hào)：659085