基于贝叶斯面板平滑转换模型的房价阈值效应研究

发布时间：2018-01-02 23:18

本文关键词：基于贝叶斯面板平滑转换模型的房价阈值效应研究　出处：《湖南大学学报(社会科学版)》2014年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对经济变量之间普遍存在的非线性关系,导致线性模型拟合失效的问题,构建面板数据平滑转换模型,刻画变量之间关系的非对称性。采用贝叶斯方法进行模型的参数估计,避免非线性最小二乘算法难以收敛,参数估计不确定。通过分析模型结构,选择参数先验分布,设计相应的Metropolis-Hasting-Gibbs混合抽样算法,据此估计模型参数;在此基础上,利用省域面板数据分析房价阈值效应问题。研究结果表明:参数的动态迭代轨迹收敛,MH-Gibbs混合抽样算法能够准确地估计模型各参数,解决了非线性最小二乘无法收敛的问题,证明了贝叶斯面板数据平滑转换模型的有效性;同时也验证了房价波动的阈值效应以及房价与城市化、城乡收入差距之间的非线性关系。
[Abstract]:According to the nonlinear relationship exists between economic variables, resulting in failure of the linear model, panel data smoothing transformation model, non symmetry description of the relationship between variables. The model parameters are estimated using a Bayesian method, nonlinear least squares algorithm to avoid convergence, parameter estimation uncertainty. Through the analysis of the model structure, the choice of priors distributed parameter, the corresponding Metropolis-Hasting-Gibbs hybrid sampling algorithm design, the estimation of the model parameters accordingly; on this basis, the housing price threshold effect of provincial panel data analysis. The results show that the dynamic convergence of iterative trajectory parameters, MH-Gibbs hybrid sampling algorithm can accurately estimate the model parameters and solve the nonlinear least squares to convergence proof the effectiveness of Bayesian smoothing model of panel data conversion; at the same time also verify the price wave The dynamic threshold effect and the nonlinear relationship between house price and urbanization and the income gap between urban and rural areas.

【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);国家自然科学基金项目(71171075,71031004) 教育部博士点基金项目(20110161110025) 湖南省自然科学基金项目(11JJ3090)
【分类号】：F293.3;F224
【正文快照】： 一引言异质性是经济金融变量的主要特征之一,有效地刻画数据的异质性是合理建模的前提。面板数据模型通过引入个体和时间效应,能够有效地刻画个体之间的异质行为特征和揭示经济运行规律,因此,被广泛的应用于描述各种复杂经济社会现象。然而,经济金融变量常表示出非对称和非线

【参考文献】