简介:如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参数估计的Gibbs抽样算法。考虑到不同重要程度的解释变量权重系数压缩程度应该不同,所构造的先验信息具有自适应性的特点,能够准确地对模型中重要解释变量进行自动选取,且设计的切片Gibbs抽样算法能够快速有效地解决模型中各个参数的后验均值估计问题。模拟结果显示,新方法在参数估计精确度和变量选择准确度上均优于现有文献的常用方法。通过对中国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
简介:本文研究部分变系数动态模型,一些参数的值可以成为协变量的函数,并提出了参数和非参数函数系数的估计。本文提出一个基于支持向量机分位数回归的部分变系数动态模型,及它的三步估计法和迭代加权最小二乘法估计模型的参数和非参数函数,提出的方法能被简单有效地应用到线性和非线性分位数回归光滑变量的高维情况。同时,本文也提出模型的惩罚参数、核参数的选择方法——交叉验证方法。
简介:从经济发展规律来看,高新技术产品出口与技术创新具有高度的耦合关系。从技术创新资源配置总量、投入与产出三维角度研究技术创新与高新技术产品出口耦合协调性。采用因子分析法将衡量技术创新的多个变量进行数据浓缩,并通过自回归分布滞后模型、ECM模型和VAR模型等分析中国高新技术产品出口与技术创新的耦合适调程度。分析结果显示:无论从技术创新资源配置总量还是投入与产出角度来看,技术创新促进高技术产品出口增长方面还没有发挥应有的作用,同时,高新技术产品出口对技术创新的产业需求驱动作用也较弱,二者双边耦合强度不显著。并且相关技术创新资源变量所起的作用也存在很大差异,未来如果没有协调二者发展的制度或政策的介入,偏离趋势将进一步加剧。根据存在的问题,提出二者协调发展的对策。