空间面板数据模型的贝叶斯分析

发布时间：2022-02-20 20:17

　　面板数据模型是现代计量经济学研究中的一个备受关注的模型,而空间面板数据模型（SPDMs）是其拓展和延伸。空间面板数据模型不但考虑了空间之间的关联性,而且还能衡量时间之间的关联性。因此,其研究受到了国内外的广泛关注。空间面板数据模型的现有研究,大都假设随机效应和误差项服从正态分布,并且假定响应变量和协变量是完全观测的。然而,在实际应用中,数据有可能呈现出有偏或者缺失的情况,此时,仍基于传统的高斯假设作统计推断有可能得到不合理的甚至错误的结论。为此,本论文在贝叶斯框架下,研究带随机效应和缺失数据的空间面板数据模型的参数估计、变量选择和统计诊断问题。其研究内容概括如下:（1）在假设随机效应和误差项均服从偏正态分布而非正态分布的情况下,借助Gibbs抽样和MH算法,提出了同时获得空间动态面板数据模型参数和随机效应的贝叶斯估计的MCMC算法。（2）用贝叶斯局部影响分析方法研究偏正态空间动态面板数据模型,对协变量、响应变量、参数先验信息和样本分布的扰动模型建立了不同的扰动策略。利用微分几何中扰动流形有关理论,给出了度量扰动大小或内在关联性的度量张量和提升量。基于MCMC算法,给出了计算目标函数:B... 

【文章来源】：云南大学云南省211工程院校

【文章页数】：128 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 问题的提出
    1.2 研究背景和国内外研究现状
        1.2.1 贝叶斯统计推断
        1.2.2 贝叶斯统计诊断
        1.2.3 缺失数据
        1.2.4 Dirichlet过程
        1.2.5 贝叶斯变量选择
        1.2.6 测量误差模型
        1.2.7 空间面板数据模型
    1.3 本文主要工作
第二章 偏正态空间动态面板数据模型的贝叶斯分析
    2.1 引言
    2.2 偏正态空间动态面板数据模型
        2.2.1 模型和符号
        2.2.2 模型的似然函数
    2.3 模型的贝叶斯分析
        2.3.1 条件后验分布和MCMC算法
        2.3.2 贝叶斯估计
    2.4 模拟研究与实例分析
        2.4.1 模拟研究
        2.4.2 实例分析
    2.5 讨论
第三章 偏正态空间动态面板数据模型的贝叶斯局部影响分析
    3.1 引言
    3.2 偏正态空间动态面板数据模型和MCMC算法
    3.3 贝叶斯局部影响分析
        3.3.1 贝叶斯扰动模型和流形
        3.3.2 局部影响测度
    3.4 模拟研究与实例分析
        3.4.1 模拟研究
        3.4.2 实例分析
    3.5 讨论
第四章 带有不可忽略缺失数据的空间面板数据模型的贝叶斯数据删除影响分析
    4.1 引言
    4.2 带有不可忽略缺失数据的空间面板数据模型
        4.2.1 模型和符号
        4.2.2 模型的似然函数
    4.3 模型的贝叶斯分析
        4.3.1 条件分布和算法实现
        4.3.2 贝叶斯分析
    4.4 贝叶斯数据删除影响分析
    4.5 模拟研究与实例分析
        4.5.1 模拟研究
        4.5.2 实例分析
    4.6 讨论
第五章 协变量带有测量误差的空间面板数据模型的贝叶斯变量选择
    5.1 引言
    5.2 协变量带有测量误差的空间面板数据模型
        5.2.1 模型和符号
        5.2.2 作为非参数先验的Dirichlet过程
        5.2.3 模型的似然函数
    5.3 模型的贝叶斯分析
        5.3.1 条件分布及算法实现
        5.3.2 贝叶斯分析
    5.4 贝叶斯变量选择
    5.5 模拟研究和实例分析
        5.5.1 模拟研究
        5.5.2 实例分析
    5.6 讨论
第六章 总结及进一步研究
参考文献
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致谢



本文编号：3635742