基于MCMC算法的貝葉斯面板單位根檢驗(yàn)
本文選題:面板數(shù)據(jù) + 貝葉斯方法 ; 參考:《湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年01期
【摘要】:針對(duì)面板單位根檢驗(yàn)存在檢驗(yàn)勢不穩(wěn)定和原假設(shè)設(shè)置主觀選擇的問題,提出基于面板數(shù)據(jù)分位自回歸模型,選擇非對(duì)稱Laplace分布的似然函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行貝葉斯分位回歸分析.結(jié)合參數(shù)的完全條件分布設(shè)計(jì)MCMC抽樣算法,進(jìn)行貝葉斯分位單位根檢驗(yàn),并利用Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)研究了貝葉斯分位單位根檢驗(yàn)的有效性與可行性.研究結(jié)果表明,基于面板數(shù)據(jù)分位自回歸模型的貝葉斯單位根檢驗(yàn)方法解決了檢驗(yàn)勢不穩(wěn)定以及原假設(shè)主觀設(shè)置的問題,能夠給出更全面穩(wěn)健的單位根檢驗(yàn)判斷.
[Abstract]:In order to solve the problem of unsteady test potential and subjective choice of original hypothesis, a Bayesian quantile regression analysis based on panel data quantile autoregressive model is proposed, and the likelihood function of asymmetric Laplace distribution is selected to perform Bayesian quartile regression analysis. Based on the complete conditional distribution of parameters, the MCMC sampling algorithm is designed to test the unit root of Bayesian quartile. The validity and feasibility of the test of unit root of Bayesian quartile are studied by Monte Carlo simulation experiment. The results show that the Bayesian unit root test method based on the panel data quantile autoregressive model solves the problem of the instability of the test potential and the subjective setting of the original hypothesis, and can give a more comprehensive and robust unit root test judgment.
【作者單位】: 湖南大學(xué)工商管理學(xué)院;中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71301166) 教育部人文社會(huì)科學(xué)青年項(xiàng)目(13YJC910007) 中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013M540623,2014T70766) 2013年中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)青年教師創(chuàng)新項(xiàng)目(2013084) 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)引進(jìn)人才科研啟動(dòng)金項(xiàng)目(31541211204)~~
【分類號(hào)】:F224;F830
【參考文獻(xiàn)】
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7 史e,
本文編號(hào):1935061
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