本文關(guān)鍵詞：貝葉斯空間分位面板數(shù)據(jù)模型及應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 空間計(jì)量 分位數(shù)回歸 貝葉斯分析 拉普拉斯分布 蒙特卡洛仿真

【摘要】：空間計(jì)量模型是目前計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中研究的前沿問(wèn)題之一。通過(guò)引入空間權(quán)重矩陣,它可以度量研究單元之間存在的空間溢出效應(yīng),特別是在經(jīng)濟(jì)全球化和一體化的背景下,資本流動(dòng)、國(guó)際貿(mào)易和技術(shù)溢出等活動(dòng)極大的提高了各地區(qū)之間的依存度,考慮這種空間溢出效應(yīng)顯得尤為重要。與此同時(shí),經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)常表現(xiàn)出非正態(tài)和非對(duì)稱特征,這些特征使得傳統(tǒng)均值回歸模型的假設(shè)難以得到滿足,分位數(shù)回歸理論為解決這一問(wèn)題提供了有力的工具。它放寬了模型的假設(shè)條件,對(duì)非正態(tài)、異方差數(shù)據(jù)有較好的擬合效果,同時(shí)分位數(shù)回歸模型能夠較為全面的描述因變量的不同條件分位下,自變量對(duì)因變量的影響大小。因此,利用空間計(jì)量模型和分位數(shù)回歸理論進(jìn)行計(jì)量建模是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。本文在貝葉斯理論框架下,結(jié)合空間計(jì)量模型理論和分位數(shù)回歸理論,提出了貝葉斯空間分位面板數(shù)據(jù)模型�？臻g分位數(shù)回歸模型可以充分地發(fā)揮空間計(jì)量模型考慮了地區(qū)間空間相依性的優(yōu)勢(shì),并且突出了分位數(shù)回歸方法不僅可以刻畫響應(yīng)變量的中心趨勢(shì),還可以刻畫變量極端分位行為的優(yōu)點(diǎn),從而為更全面地刻畫因變量與自變量的關(guān)系提供了方法和工具支撐。同時(shí),在理論上擴(kuò)展的研究方法和研究視角,在實(shí)踐上為經(jīng)濟(jì)管理問(wèn)題的定量分析和科學(xué)決策提供技術(shù)支撐。針對(duì)地區(qū)(國(guó)家或個(gè)體)之間常表現(xiàn)出的空間溢出效應(yīng),提出了基于特征值轉(zhuǎn)換方法的空間面板數(shù)據(jù)模型貝葉斯推斷,該方法可以避免轉(zhuǎn)換后的模型沒(méi)有閉合形式似然函數(shù)表達(dá)式,從而難以進(jìn)行貝葉斯分析這一問(wèn)題。通過(guò)推斷模型參數(shù)的完全后驗(yàn)概率分布,設(shè)計(jì)相應(yīng)的Gibbs和M-H算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)。同時(shí),利用Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。經(jīng)濟(jì)金融變量通常存在持續(xù)性這一問(wèn)題,在模型中進(jìn)一步引入了變量滯后項(xiàng),構(gòu)建了貝葉斯空間動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸模型。通過(guò)分別定義空間效應(yīng)過(guò)濾矩陣和時(shí)間效應(yīng)過(guò)濾矩陣,計(jì)算了兩者的克羅內(nèi)克積,構(gòu)造了時(shí)空過(guò)濾矩陣對(duì)模型進(jìn)行了變換。針對(duì)變換后的模型,分別研究了初始值假定為外生和內(nèi)生情況下的模型,并對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,推導(dǎo)其參數(shù)的完全后驗(yàn)概率密度函數(shù)。設(shè)計(jì)相應(yīng)的MCMC算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),并利用Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)所提出的模型和方法進(jìn)行檢驗(yàn)。進(jìn)一步地,經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)常表現(xiàn)出非正態(tài)和非對(duì)稱特征,這些特征使得傳統(tǒng)均值回歸模型的假設(shè)難以得到滿足。與均值回歸不同,分位數(shù)回歸模型放寬了模型的假設(shè)條件,對(duì)非正態(tài)、異方差數(shù)據(jù)有較好的擬合效果,同時(shí)分位數(shù)回歸模型能夠較為全面刻畫在因變量的不同條件分位下,自變量對(duì)因變量的影響大小。利用貝葉斯分位數(shù)回歸方法,通過(guò)把非對(duì)稱Laplace分布表示成指數(shù)分布和正態(tài)分布的線性組合,獲得了條件分位函數(shù)后驗(yàn)估計(jì)量的解析表達(dá)形式,并設(shè)計(jì)Gibbs和M-H抽樣算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。最后,利用Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)所提出的模型和方法進(jìn)行檢驗(yàn)。將構(gòu)建的貝葉斯空間分位數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型運(yùn)用到中國(guó)區(qū)域能源強(qiáng)度差異的成因分析中。利用1997-2006年中國(guó)30個(gè)省區(qū)的面板數(shù)據(jù),研究了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、貿(mào)易水平及政府支出規(guī)模等對(duì)能源強(qiáng)度的影響,研究結(jié)果表明:研究能源強(qiáng)度的影響因素分析時(shí),納入空間相依性是非常有必要的;在不同的分位數(shù)水平下,自變量對(duì)能源強(qiáng)度的影響存在差異,說(shuō)明利用分位數(shù)回歸模型的重要性。
【關(guān)鍵詞】：空間計(jì)量 分位數(shù)回歸 貝葉斯分析 拉普拉斯分布 蒙特卡洛仿真
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F224;F426.2
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-28
• 1.1 選題背景與研究意義14-16
• 1.1.1 選題背景14-15
• 1.1.2 研究意義15-16
• 1.2 文獻(xiàn)綜述16-24
• 1.2.1 分位數(shù)回歸理論與面板數(shù)據(jù)模型16-19
• 1.2.2 空間計(jì)量理論與面板數(shù)據(jù)模型19-22
• 1.2.3 面板數(shù)據(jù)模型的貝葉斯分析22-24
• 1.3 研究思路和研究?jī)?nèi)容24-27
• 1.3.1 研究思路24-26
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容26-27
• 1.4 研究創(chuàng)新27-28
• 第2章 貝葉斯空間分位數(shù)計(jì)量理論分析28-46
• 2.1 空間面板數(shù)據(jù)模型分析28-31
• 2.1.1 空間計(jì)量模型的含義28
• 2.1.2 空間面板數(shù)據(jù)模型的表示形式28-30
• 2.1.3 空間權(quán)重矩陣的選取30-31
• 2.2 貝葉斯MCMC算法推斷31-42
• 2.2.1 似然函數(shù)31
• 2.2.2 貝葉斯理論31-34
• 2.2.3 先驗(yàn)分布34-35
• 2.2.4 MCMC計(jì)算理論35-39
• 2.2.5 收斂性診斷和貝葉斯估計(jì)39-42
• 2.3 貝葉斯分位數(shù)回歸模型分析42-46
• 2.3.1 分位數(shù)回歸理論42-44
• 2.3.2 貝葉斯分位數(shù)回歸模型44-46
• 第3章 貝葉斯空間面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建46-64
• 3.1 空間面板數(shù)據(jù)模型分析46-50
• 3.1.1 模型的表示46-47
• 3.1.2 基于特征值方法的空間面板數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換47-50
• 3.2 貝葉斯空間面板數(shù)據(jù)模型抽樣算法設(shè)計(jì)50-54
• 3.3 Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)分析54-62
• 3.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)54
• 3.3.2 仿真結(jié)果分析54-62
• 3.4 本章小結(jié)62-64
• 第4章 貝葉斯空間動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建64-86
• 4.1 空間動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型64
• 4.2 模型結(jié)構(gòu)分析64-70
• 4.2.1 基于Prais Winsten轉(zhuǎn)換的時(shí)間相依分離64-65
• 4.2.2 空間相依性和時(shí)間相關(guān)性分離65-66
• 4.2.3 空間動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型結(jié)構(gòu)分析66-70
• 4.3 貝葉斯空間動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型抽樣算法設(shè)計(jì)70-78
• 4.4 Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)分析78-85
• 4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)78-79
• 4.4.2 仿真結(jié)果分析79-85
• 4.5 本章小結(jié)85-86
• 第5章 貝葉斯空間分位面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建86-98
• 5.1 分位面板數(shù)據(jù)模型86-88
• 5.2 空間分位面板數(shù)據(jù)模型表示88-89
• 5.3 貝葉斯空間分位面板數(shù)據(jù)模型抽樣算法設(shè)計(jì)89-93
• 5.4 Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)分析93-97
• 5.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)93-94
• 5.4.2 仿真結(jié)果分析94-97
• 5.5 本章小結(jié)97-98
• 第6章 區(qū)域能源強(qiáng)度差異成因的實(shí)證研究98-112
• 6.1 問(wèn)題描述98-99
• 6.2 指標(biāo)選取與統(tǒng)計(jì)特征分析99-104
• 6.2.1 指標(biāo)選擇99-100
• 6.2.2 統(tǒng)計(jì)特征分析100-104
• 6.3 能源強(qiáng)度研究的貝葉斯空間分位數(shù)模型構(gòu)建104-108
• 6.3.1 模型構(gòu)建104
• 6.3.2 參數(shù)估計(jì)104-108
• 6.4 結(jié)果對(duì)比與分析108-110
• 6.5 本章小結(jié)110-112
• 結(jié)論112-114
• 參考文獻(xiàn)114-129
• 致謝129-130
• 附錄A 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄130-132
• 附錄B 攻讀博士學(xué)位期間參與的研究課題132

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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2 史丹;;中國(guó)能源效率的地區(qū)差異與節(jié)能潛力分析[J];中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì);2006年10期

3 李育安;;分位數(shù)回歸及應(yīng)用簡(jiǎn)介[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2006年03期

4 林光平;龍志和;吳梅;;中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)σ-收斂的空間計(jì)量實(shí)證分析[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2006年04期

5 韓智勇,魏一鳴,范英;中國(guó)能源強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化特征研究[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2004年01期

6 史丹;我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中能源利用效率的改進(jìn)[J];經(jīng)濟(jì)研究;2002年09期

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本文編號(hào)：943357