空间自回归模型中系数变量及误差项的贝叶斯估计 |
| |
作者单位: | 合肥工业大学数学学院,安徽合肥230601 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金;安徽省自然科学基金 |
| |
摘 要: | 文章基于长三角地区26个城市10年间的空间面板数据,通过建立空间自回归模型,针对似然函数的复杂情况,分别采用马尔科夫链蒙特卡洛方法和近似贝叶斯计算进行贝叶斯推断。数值结果表明,服务业集聚度以及固定资产投资对于地区生产总值影响最大。通过比较两类方法的估计结果发现:马尔科夫链蒙特卡洛方法虽依赖于似然的核函数,对于先验超参数的设定更为敏感,且要求控制采样样本的自相关性,但可以高效地估计参数;而近似贝叶斯计算方法能够避免求解似然函数,对先验超参数的设定更稳固,同时也能有效地估计参数。
|
关 键 词: | 空间自回归模型 马尔科夫链蒙特卡洛 近似贝叶斯计算 空间面板 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|