【摘 要】
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文章基于农作物产量具有较强的时空分布特征,在产量分布的参数中引入时空固定效应和空间随机效应构建嵌入式时空模型。趋势拟合和分布拟合同时进行,避免了传统两步法中建模误
【机 构】
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中国人民大学统计学院,哈尔滨师范大学数学科学学院
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目(16ZDA052);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(16JJD910001);黑龙江省自然科学基金资助项目(A2017005)
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文章基于农作物产量具有较强的时空分布特征,在产量分布的参数中引入时空固定效应和空间随机效应构建嵌入式时空模型。趋势拟合和分布拟合同时进行,避免了传统两步法中建模误差的叠加;高斯马尔科夫随机场的引入改进了模型的预测效果;对多个地区的产量分布同步进行拟合,增大了样本量,参数估计更稳健。对一组实际数据的分析结果表明,基于逻辑斯特分布的嵌入式时空模型预测能力最强,能够有效提高农作物区域产量保险定价的准确性。
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