两类空间计量模型的变量选择研究

发布时间：2022-02-19 00:19

　　随着时代的快速发展,人们对经济问题探索的步伐日益加快,发现空间因素对经济问题的影响越来越显著,空间统计研究应运而生,并吸引了众多学者的目光.由于互联网发展速度之快,人们能从计算机获取大量的数据样本,而每一个样本里面又包含许多的信息.如何充分利用这些数据,从中选取最有价值的信息,使得变量选择成为现代统计分析的热点问题之一.本文研究两类空间计量模型的变量选择问题:一、研究一阶含误差自相关空间自回归模型（简称SARAR模型）的Adaptive Lasso变量选择问题,只对该模型的参数估计施加惩罚,在一定条件下,证明该方法具有良好的渐近性质和相合性,通过数值模拟得到该方法能有效地识别非零系数和零系数,能很好地实现SARAR模型的变量选择.二、针对部分线性空间自回归模型的Adaptive Lasso变量选择问题,在一定条件下,证明该方法具有良好的渐近性质和相合性,通过数值模拟得到Adaptive Lasso方法能有效地识别非零系数和零系数,结果显示该方法能很好地实现部分线性空间自回归模型的变量选择. 

【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区

【文章页数】：41 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    §1.1 研究背景及意义
    §1.2 研究现状
        §1.2.1 空间计量模型的研究现状
        §1.2.2 变量选择方法的研究现状
    §1.3 本文的内容结构
第二章 预备知识
    §2.1 变量选择方法简述
    §2.2 空间权重矩阵
第三章 含误差自相关的空间自回归模型Adaptive Lasso变量选择
    §3.1 含误差自相关的空间自回归模型
    §3.2 渐近理论与Oracle性质
    §3.3 数值模拟
    §3.4 引理及定理的证明
第四章 部分线性空间自回归模型的Adaptive Lasso变量选择
    §4.1 部分线性空间自回归模型
    §4.2 渐近理论与Oracle性质
    §4.3 数值模拟
    §4.4 引理及定理的证明
结论及展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的空间计量模型——部分线性可加自回归模型及其应用[J]. 谢琍,刘磊,曹瑞元.  数理统计与管理. 2018(02)
[2]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[J]. 张元庆,陶志鹏.  数理统计与管理. 2016(05)
[3]长江经济带生态效率提升的空间计量分析——基于金融集聚和产业结构优化的视角[J]. 何宜庆,陈林心,周小刚.  生态经济. 2016(01)
[4]外国人来华旅游的空间计量经济分析[J]. 杨维琼,张华.  旅游学刊. 2015(09)
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[6]基于空间计量模型的中国县级政府间税收竞争的实证分析[J]. 龙小宁,朱艳丽,蔡伟贤,李少民.  经济研究. 2014(08)
[7]旅游经济增长及其溢出效应的空间面板计量经济分析[J]. 吴玉鸣.  旅游学刊. 2014(02)
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[9]基于空间自回归模型的中国耕地面积变化预测[J]. 赵永,刘旭华,孙腾达.  干旱区资源与环境. 2013(08)
[10]部分线性模型的Adaptive LASSO变量选择[J]. 李锋,卢一强,李高荣.  应用概率统计. 2012(06)

硕士论文
[1]空间自回归模型变量选择的理论研究和实证分析[D]. 王晓瑞.北京工业大学 2018
[2]具有线性约束的Adaptive-lasso[D]. 马亭亭.东北师范大学 2017
[3]空间计量模型变量选择方法及其应用[D]. 陶志鹏.上海师范大学 2017
[4]半参数空间计量经济学模型的研究[D]. 郭双.中央民族大学 2015



本文编号：3631822