论文摘要
文章针对二元选择分位数回归模型的贝叶斯估计方法进行探索性研究。通过模拟实验比较分析了不同先验设定和不同抽样算法下贝叶斯二元选择分位数回归估计量的统计性质,以及贝叶斯方法与频率学派方法对二元选择分位数模型进行估计的优劣。结果表明,对二元选择分位数回归模型进行贝叶斯估计具有一定的优势,尤其是小样本下,估计效果更佳;而且采用Gibbs抽样得到的估计量精度更高,统计推断更准确,尤其是在高分位数下Gibbs抽样的优势更明显。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邸俊鹏,张晓峒
关键词: 分位数回归,贝叶斯估计,二元离散选择模型
来源: 统计与决策 2019年05期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学
单位: 上海社会科学院数量经济研究中心,南开大学数量经济研究所
基金: 国家自然科学基金青年项目(71601120),上海社会科学院创新工程“数量经济学”学科创新团队资助项目
分类号: O212.8
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.05.002
页码: 11-16
总页数: 6
文件大小: 1747K
下载量: 383
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标签：分位数回归论文; 贝叶斯估计论文; 二元离散选择模型论文;