隨著時(shí)代的快速發(fā)展,人們對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索的步伐日益加快,發(fā)現(xiàn)空間因素對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的影響越來(lái)越顯著,空間統(tǒng)計(jì)研究應(yīng)運(yùn)而生,并吸引了眾多學(xué)者的目光.由于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展速度之快,人們能從計(jì)算機(jī)獲取大量的數(shù)據(jù)樣本,而每一個(gè)樣本里面又包含許多的信息.如何充分利用這些數(shù)據(jù),從中選取最有價(jià)值的信息,使得變量選擇成為現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析的熱點(diǎn)問(wèn)題之一.本文研究?jī)深惪臻g計(jì)量模型的變量選擇問(wèn)題:一、研究一階含誤差自相關(guān)空間自回歸模型（簡(jiǎn)稱SARAR模型）的Adaptive Lasso變量選擇問(wèn)題,只對(duì)該模型的參數(shù)估計(jì)施加懲罰,在一定條件下,證明該方法具有良好的漸近性質(zhì)和相合性,通過(guò)數(shù)值模擬得到該方法能有效地識(shí)別非零系數(shù)和零系數(shù),能很好地實(shí)現(xiàn)SARAR模型的變量選擇.二、針對(duì)部分線性空間自回歸模型的Adaptive Lasso變量選擇問(wèn)題,在一定條件下,證明該方法具有良好的漸近性質(zhì)和相合性,通過(guò)數(shù)值模擬得到Adaptive Lasso方法能有效地識(shí)別非零系數(shù)和零系數(shù),結(jié)果顯示該方法能很好地實(shí)現(xiàn)部分線性空間自回歸模型的變量選擇. 

【文章來(lái)源】：廣西師范大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】：41 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    §1.1 研究背景及意義
    §1.2 研究現(xiàn)狀
        §1.2.1 空間計(jì)量模型的研究現(xiàn)狀
        §1.2.2 變量選擇方法的研究現(xiàn)狀
    §1.3 本文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)
第二章 預(yù)備知識(shí)
    §2.1 變量選擇方法簡(jiǎn)述
    §2.2 空間權(quán)重矩陣
第三章 含誤差自相關(guān)的空間自回歸模型Adaptive Lasso變量選擇
    §3.1 含誤差自相關(guān)的空間自回歸模型
    §3.2 漸近理論與Oracle性質(zhì)
    §3.3 數(shù)值模擬
    §3.4 引理及定理的證明
第四章 部分線性空間自回歸模型的Adaptive Lasso變量選擇
    §4.1 部分線性空間自回歸模型
    §4.2 漸近理論與Oracle性質(zhì)
    §4.3 數(shù)值模擬
    §4.4 引理及定理的證明
結(jié)論及展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種新的空間計(jì)量模型——部分線性可加自回歸模型及其應(yīng)用[J]. 謝琍,劉磊,曹瑞元.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2018(02)
[2]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[J]. 張?jiān)獞c,陶志鵬.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2016(05)
[3]長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)效率提升的空間計(jì)量分析——基于金融集聚和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的視角[J]. 何宜慶,陳林心,周小剛.  生態(tài)經(jīng)濟(jì). 2016(01)
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[6]基于空間計(jì)量模型的中國(guó)縣級(jí)政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)證分析[J]. 龍小寧,朱艷麗,蔡偉賢,李少民.  經(jīng)濟(jì)研究. 2014(08)
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碩士論文
[1]空間自回歸模型變量選擇的理論研究和實(shí)證分析[D]. 王曉瑞.北京工業(yè)大學(xué) 2018
[2]具有線性約束的Adaptive-lasso[D]. 馬亭亭.東北師范大學(xué) 2017
[3]空間計(jì)量模型變量選擇方法及其應(yīng)用[D]. 陶志鵬.上海師范大學(xué) 2017
[4]半?yún)?shù)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的研究[D]. 郭雙.中央民族大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3631822