基于贝叶斯面板平滑转换模型的区域资本流动性研究

发布时间：2019-01-04 07:26

【摘要】：针对面板平滑转换模型参数不确定性风险问题,构建了区域资本流动性的贝叶斯面板平滑转换模型.通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的MHGibbs混合抽样算法,据此估计模型参数,解决非线性OLS参数估计过程中遇到的算法难以收敛问题;并利用中国各地区投资与储蓄面板数据进行实证分析.研究结果表明:参数的迭代轨迹收敛,MH-Gibbs混合抽样算法能够准确地估计模型参数,证明了贝叶斯面板平滑转换模型的有效性.
[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.
【作者单位】： 湖南大学工商管理学院;湖南大学金融与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71221001,71031004,7171075) 教育部博士点基金资助项目(20110161110025) 湖南省自然科学基金资助项目(11JJ3090)
【分类号】：F830.9;O212.8

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2399972