【摘 要】
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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
【机 构】
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湖北工业大学理学院,中国人民大学应用统计研究中心,中国人民大学统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目《基于当代分位回归与鞍点逼近方法的复杂数据分析》(11271368);教育部人文社会科学青年基金项目《面板数据的分位回归方法及其变量选择问题研究》(10XNL018);湖北省教育厅人文社科项目《面板数据的分位回归方法及其应用研究》(2012G078);湖北工业大学博士科研启动基金《高维复杂纵向数据的分位回归建模研究》(BSQD13050)
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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。
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