基于RJMCMC算法的变系数分位数模型

发布时间：2018-01-03 18:35

  本文关键词：基于RJMCMC算法的变系数分位数模型　出处：《统计与管理》2017年03期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 变系数分位数模型 节点选择 RJMCMC算法

【摘要】：本文主要考察了变系数分位数模型,并通过RJMCMC(Reversible jump Markov chain Monte Carlo)算法估计系数函数。这种估计方法充分考虑了每一个系数函数的差异性,允许其有不同的节点个数和位置。最后,本文以最具典型性的波士顿房价作为变系数分位数回归模型的贝叶斯估计例子,说明该模型在现实问题中应用的合理性。
[Abstract]:In this paper , the variable coefficient quantile model is studied , and the coefficient function is estimated by means of JMC MC MC ( Monte Carlo ) algorithm . This estimation method takes full account of the difference of each coefficient function and allows it to have different number and position of nodes . Finally , this paper presents the rationality of the model in real problems by taking the most typical Boston house price as the Bayesian estimation example of variable coefficient quantile regression model .

【作者单位】： 中国海洋大学;
【分类号】：O21;F299.23
【正文快照】： 引言自Koenker和Bassett于1978年首次提出了著名的线性分位数回归模型理论以后[1],大量的学者开始对分位数模型做扩展性研究。比如,Cai和Xu利用理论带宽选择器和非参数AIC为变系数分位数模型的非线性系数函数选择最优带宽,并利用局部多项式线性估计方法对其进行估计[2];Kozumi

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本文编号：1375107