【摘 要】
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研究目标:提出空间滞后分位数回归模型并构建其估计方法。研究方法:根据截面估计思想构建模型的估计方法,分别利用数理推导和蒙特卡洛模拟方法得到估计量的大样本性质和估计
【机 构】
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福建农林大学经济学院; 福州大学经济与管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“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(青年项目)“空间滞后面板平滑转换模型的贝叶斯估计及其应用研究”(FJ2017C05
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研究目标:提出空间滞后分位数回归模型并构建其估计方法。研究方法:根据截面估计思想构建模型的估计方法,分别利用数理推导和蒙特卡洛模拟方法得到估计量的大样本性质和估计方法的小样本表现,并通过应用实例考察理论方法的实用性。研究发现:利用所构建估计方法得到的估计量具有一致性和渐近正态性,且估计方法在小样本条件下具有良好的估计精度和稳定性,实际应用结果也展示了模型的应用价值。研究创新:本文提出的模型不仅考虑了因变量的截面相依性,还能考察自变量对因变量整个条件分布的影响,所构建的估计方法可以避免传统方法中工具变量的选择问题,估计精度更高。研究价值:本文构建的理论方法将为分析经济、金融、环境等领域中常见的具有厚尾特征的数据提供强有力的研究工具。
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