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)變量選擇問題。通過將基于BIC準則的子集選擇法推廣到空間模型,實現(xiàn)SARAR模型的變量選擇,并證明在一定條件下,對于SARAR模型的變量選擇BIC準則具有良好的漸近性質(zhì)。同時本文還將利用Monte Carlo模擬驗證BIC準則能夠很好的實現(xiàn)SARAR模型的變量選擇。最后以股票收益率為例,在驗證股票收益率具有空間效應(yīng)的前提下,利用BIC準則對影響股票收益率的眾多財務(wù)指標進行變量選擇。
【作者單位】： 上海師范大學(xué)商學(xué)院;上海財經(jīng)大學(xué)數(shù)理經(jīng)濟學(xué)教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 貝葉斯法則 變量選擇 空間計量模型 股票收益率
【分類號】：F224.0;;O212
【正文快照】： 0引言在社會經(jīng)濟活動中,任何個體或者組織的行為決策不僅受到自身特征的影響,還會顯著受到周圍個體或組織行為的交互影響,這種交互影響就是社會經(jīng)濟活動的空間效應(yīng)。然而在傳 統(tǒng)計量經(jīng)濟中Gauss-Markov假設(shè),假定個體是相互獨立的,這顯然與社會經(jīng)濟活動的空間效應(yīng)不符。近年

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本文編號：659085