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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。 相似文献
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文章通过面板数据平滑转换模型研究影响能源需求的主要因素.针对面板数据平滑转换模型的序列差分容易造成信息缺失的问题,进行误差修正,构建PSECM模型,刻画变量的非线性特征与变量之间的长期稳定的非线性关系.由于非线性最小二乘算法难以收敛,容易造成参数估计不准确,运用贝叶斯方法分析模型结构,估计模型参数;在此基础上,对新兴市场国家进行实证分析,研究结果表明:贝叶斯算法能够准确地估计模型各参数,证明了贝叶斯PSECM模型的有效性,能源需求弹性与经济水平、能源价格、金融发展水平之间存在长期稳定非线性协整关系. 相似文献
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