【摘要】：本文的主要工作是對季節(jié)調整中結構分量模型的選擇及穩(wěn)健性問題進行研究。通過構造備選模型、引入正態(tài)先驗分布及對MCMC抽樣方案進行重新設計,本文提出了能同時有效地辨別出分量個數和分量隨機性與否的模型選擇方法。將該方法應用于對中國季度GDP序列的季節(jié)調整建模分析中。分析結果顯示,本文所提出的模型選擇方法具有較高的篩選能力,并且對先驗分布超參數值的變動也具有很好的穩(wěn)健性。
[Abstract]:The main work of this paper is to study the selection and robustness of structural component models in seasonal adjustment. By constructing an alternative model, introducing normal prior distribution and redesigning the MCMC sampling scheme, a model selection method which can effectively distinguish the number of components and the randomness of components at the same time is proposed in this paper. The method is applied to the seasonally adjusted modeling of Chinese quarterly GDP series. The results show that the model selection method proposed in this paper has a high screening ability and is robust to the changes of the super-parameter values of the prior distribution.
【作者單位】： 南開大學經濟學院;南開大學經濟學院數量經濟研究所;
【基金】：國家社會科學基金項目“經濟序列季節(jié)調整的理論與應用研究”(10BTJ010) 國家自然科學基金青年科學基金項目“離散選擇模型和受限因變量模型的前沿理論及應用研究”(71001054) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目“我國能源、環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究”(NKZXB1426)資助
【分類號】：F224;F124

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