【摘 要】
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空间均值回归模型由于可以处理截面相依性而在理论和应用领域均受到广泛关注,但均值回归模型只能刻画自变量对因变量条件期望的影响,损失掉很多尾部信息,鉴于此,本文将空间模
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目“非参数空间滞后分位数回归模型的理论与应用研究”(71703025);教育部人文社会科学研究青年基金项目“面板数据空间滞后分位数回归模型的理论与应用研究”(17YJC910004);福建省自然科学基金项目“空间面板平滑转换模型的理论与应用研究”(2016J05172);福建省社会科学规划项目“空间滞后面板平滑转换模型的贝叶斯估计及其应用研究”(FJ2017C058
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空间均值回归模型由于可以处理截面相依性而在理论和应用领域均受到广泛关注,但均值回归模型只能刻画自变量对因变量条件期望的影响,损失掉很多尾部信息,鉴于此,本文将空间模型由均值回归模型拓展到分位数回归模型,提出一类空间滞后分位数回归模型并探讨此类模型的估计问题。本文构建了该模型的截面估计法,并证明了估计量的一致性和渐近正态性等大样本性质,同时,通过蒙特卡洛数值模拟考察估计方法的小样本表现,数值模拟结果表明本文所提出的估计方法在小样本条件下具有良好的估计精度和稳定性,适用于各种复杂的空间数据结构。此外,本文还将所构建的理论方法应用于重新检验中国碳排放驱动机制的实证分析中,实证结果展示了理论方法的重要应用价值。
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