基于贝叶斯PSECM模型的非线性协整能源需求研究

发布时间：2018-03-21 09:51

  本文选题：能源需求　切入点：金融发展　出处：《统计与决策》2016年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章通过面板数据平滑转换模型研究影响能源需求的主要因素。针对面板数据平滑转换模型的序列差分容易造成信息缺失的问题,进行误差修正,构建PSECM模型,刻画变量的非线性特征与变量之间的长期稳定的非线性关系。由于非线性最小二乘算法难以收敛,容易造成参数估计不准确,运用贝叶斯方法分析模型结构,估计模型参数;在此基础上,对新兴市场国家进行实证分析,研究结果表明:贝叶斯算法能够准确地估计模型各参数,证明了贝叶斯PSECM模型的有效性,能源需求弹性与经济水平、能源价格、金融发展水平之间存在长期稳定非线性协整关系。
[Abstract]:In this paper, the main factors affecting energy demand are studied through the panel data smoothing conversion model. Aiming at the problem that the sequence difference of the panel data smoothing conversion model is easy to cause the lack of information, the error correction is carried out, and the PSECM model is constructed. Because the nonlinear least square algorithm is difficult to converge, it is easy to cause the parameter estimation to be inaccurate. The Bayesian method is used to analyze the model structure and estimate the model parameters. On this basis, the empirical analysis of emerging market countries shows that the Bayesian algorithm can accurately estimate the parameters of the model, and prove the effectiveness of Bayesian PSECM model, energy demand elasticity and economic level, energy price. There is a long-term stable nonlinear co-integration relationship between the level of financial development.
【作者单位】： 湖南大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金创新研究群体项目(71221001);国家自然科学基金资助项目(71171075,71031004) 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】：F224;F206

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本文编号：1643333