面板數(shù)據(jù)模型是現(xiàn)代計量經(jīng)濟學(xué)研究中的一個備受關(guān)注的模型,而空間面板數(shù)據(jù)模型（SPDMs）是其拓展和延伸�？臻g面板數(shù)據(jù)模型不但考慮了空間之間的關(guān)聯(lián)性,而且還能衡量時間之間的關(guān)聯(lián)性。因此,其研究受到了國內(nèi)外的廣泛關(guān)注�？臻g面板數(shù)據(jù)模型的現(xiàn)有研究,大都假設(shè)隨機效應(yīng)和誤差項服從正態(tài)分布,并且假定響應(yīng)變量和協(xié)變量是完全觀測的。然而,在實際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)有可能呈現(xiàn)出有偏或者缺失的情況,此時,仍基于傳統(tǒng)的高斯假設(shè)作統(tǒng)計推斷有可能得到不合理的甚至錯誤的結(jié)論。為此,本論文在貝葉斯框架下,研究帶隨機效應(yīng)和缺失數(shù)據(jù)的空間面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計、變量選擇和統(tǒng)計診斷問題。其研究內(nèi)容概括如下:（1）在假設(shè)隨機效應(yīng)和誤差項均服從偏正態(tài)分布而非正態(tài)分布的情況下,借助Gibbs抽樣和MH算法,提出了同時獲得空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)和隨機效應(yīng)的貝葉斯估計的MCMC算法。（2）用貝葉斯局部影響分析方法研究偏正態(tài)空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,對協(xié)變量、響應(yīng)變量、參數(shù)先驗信息和樣本分布的擾動模型建立了不同的擾動策略。利用微分幾何中擾動流形有關(guān)理論,給出了度量擾動大小或內(nèi)在關(guān)聯(lián)性的度量張量和提升量。基于MCMC算法,給出了計算目標函數(shù):B... 

【文章來源】：云南大學(xué)云南省211工程院校

【文章頁數(shù)】：128 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 問題的提出
    1.2 研究背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 貝葉斯統(tǒng)計推斷
        1.2.2 貝葉斯統(tǒng)計診斷
        1.2.3 缺失數(shù)據(jù)
        1.2.4 Dirichlet過程
        1.2.5 貝葉斯變量選擇
        1.2.6 測量誤差模型
        1.2.7 空間面板數(shù)據(jù)模型
    1.3 本文主要工作
第二章 偏正態(tài)空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的貝葉斯分析
    2.1 引言
    2.2 偏正態(tài)空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型
        2.2.1 模型和符號
        2.2.2 模型的似然函數(shù)
    2.3 模型的貝葉斯分析
        2.3.1 條件后驗分布和MCMC算法
        2.3.2 貝葉斯估計
    2.4 模擬研究與實例分析
        2.4.1 模擬研究
        2.4.2 實例分析
    2.5 討論
第三章 偏正態(tài)空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的貝葉斯局部影響分析
    3.1 引言
    3.2 偏正態(tài)空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和MCMC算法
    3.3 貝葉斯局部影響分析
        3.3.1 貝葉斯擾動模型和流形
        3.3.2 局部影響測度
    3.4 模擬研究與實例分析
        3.4.1 模擬研究
        3.4.2 實例分析
    3.5 討論
第四章 帶有不可忽略缺失數(shù)據(jù)的空間面板數(shù)據(jù)模型的貝葉斯數(shù)據(jù)刪除影響分析
    4.1 引言
    4.2 帶有不可忽略缺失數(shù)據(jù)的空間面板數(shù)據(jù)模型
        4.2.1 模型和符號
        4.2.2 模型的似然函數(shù)
    4.3 模型的貝葉斯分析
        4.3.1 條件分布和算法實現(xiàn)
        4.3.2 貝葉斯分析
    4.4 貝葉斯數(shù)據(jù)刪除影響分析
    4.5 模擬研究與實例分析
        4.5.1 模擬研究
        4.5.2 實例分析
    4.6 討論
第五章 協(xié)變量帶有測量誤差的空間面板數(shù)據(jù)模型的貝葉斯變量選擇
    5.1 引言
    5.2 協(xié)變量帶有測量誤差的空間面板數(shù)據(jù)模型
        5.2.1 模型和符號
        5.2.2 作為非參數(shù)先驗的Dirichlet過程
        5.2.3 模型的似然函數(shù)
    5.3 模型的貝葉斯分析
        5.3.1 條件分布及算法實現(xiàn)
        5.3.2 貝葉斯分析
    5.4 貝葉斯變量選擇
    5.5 模擬研究和實例分析
        5.5.1 模擬研究
        5.5.2 實例分析
    5.6 討論
第六章 總結(jié)及進一步研究
參考文獻
發(fā)表文章目錄
致謝



本文編號：3635742