發(fā)布時間：2019-01-04 07:26

【摘要】：針對面板平滑轉換模型參數不確定性風險問題,構建了區(qū)域資本流動性的貝葉斯面板平滑轉換模型.通過模型的統(tǒng)計結構分析,選擇參數先驗分布,設計相應的MHGibbs混合抽樣算法,據此估計模型參數,解決非線性OLS參數估計過程中遇到的算法難以收斂問題;并利用中國各地區(qū)投資與儲蓄面板數據進行實證分析.研究結果表明:參數的迭代軌跡收斂,MH-Gibbs混合抽樣算法能夠準確地估計模型參數,證明了貝葉斯面板平滑轉換模型的有效性.
[Abstract]:A Bayesian panel smoothing model of regional capital liquidity is constructed to solve the uncertainty risk of panel smoothing model. By analyzing the statistical structure of the model, selecting the prior distribution of the parameters and designing the corresponding MHGibbs mixed sampling algorithm, the parameters of the model are estimated, and the problem of convergence of the algorithm encountered in the process of nonlinear OLS parameter estimation is solved. And the use of China's investment and savings panel data for empirical analysis. The results show that the iterative trajectory of the parameters converges and the MH-Gibbs hybrid sampling algorithm can accurately estimate the parameters of the model, which proves the validity of the Bayesian panel smoothing transformation model.
【作者單位】： 湖南大學工商管理學院;湖南大學金融與統(tǒng)計學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71221001,71031004,7171075) 教育部博士點基金資助項目(20110161110025) 湖南省自然科學基金資助項目(11JJ3090)
【分類號】：F830.9;O212.8

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2399972