基于贝叶斯法则的空间自相关误差自相关模型变量选择研究

发布时间：2017-08-12 01:17

  本文关键词：基于贝叶斯法则的空间自相关误差自相关模型变量选择研究

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【摘要】：本文将研究贝叶斯法则视角下的空间自相关误差自相关模型(Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances,SARAR模型)变量选择问题。通过将基于BIC准则的子集选择法推广到空间模型,实现SARAR模型的变量选择,并证明在一定条件下,对于SARAR模型的变量选择BIC准则具有良好的渐近性质。同时本文还将利用Monte Carlo模拟验证BIC准则能够很好的实现SARAR模型的变量选择。最后以股票收益率为例,在验证股票收益率具有空间效应的前提下,利用BIC准则对影响股票收益率的众多财务指标进行变量选择。
【作者单位】： 上海师范大学商学院;上海财经大学数理经济学教育部重点实验室;
【关键词】： 贝叶斯法则 变量选择 空间计量模型 股票收益率
【分类号】：F224.0;;O212
【正文快照】： 0引言在社会经济活动中,任何个体或者组织的行为决策不仅受到自身特征的影响,还会显著受到周围个体或组织行为的交互影响,这种交互影响就是社会经济活动的空间效应。然而在传 统计量经济中Gauss-Markov假设,假定个体是相互独立的,这显然与社会经济活动的空间效应不符。近年

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本文编号：659085