结构分量模型选择与稳健性研究

发布时间：2018-08-29 07:38

【摘要】：本文的主要工作是对季节调整中结构分量模型的选择及稳健性问题进行研究。通过构造备选模型、引入正态先验分布及对MCMC抽样方案进行重新设计,本文提出了能同时有效地辨别出分量个数和分量随机性与否的模型选择方法。将该方法应用于对中国季度GDP序列的季节调整建模分析中。分析结果显示,本文所提出的模型选择方法具有较高的筛选能力,并且对先验分布超参数值的变动也具有很好的稳健性。
[Abstract]:The main work of this paper is to study the selection and robustness of structural component models in seasonal adjustment. By constructing an alternative model, introducing normal prior distribution and redesigning the MCMC sampling scheme, a model selection method which can effectively distinguish the number of components and the randomness of components at the same time is proposed in this paper. The method is applied to the seasonally adjusted modeling of Chinese quarterly GDP series. The results show that the model selection method proposed in this paper has a high screening ability and is robust to the changes of the super-parameter values of the prior distribution.
【作者单位】： 南开大学经济学院;南开大学经济学院数量经济研究所;
【基金】：国家社会科学基金项目“经济序列季节调整的理论与应用研究”(10BTJ010) 国家自然科学基金青年科学基金项目“离散选择模型和受限因变量模型的前沿理论及应用研究”(71001054) 中央高校基本科研业务费专项资金项目“我国能源、环境与可持续发展研究”(NKZXB1426)资助
【分类号】：F224;F124

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本文编号：2210634