【摘 要】
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针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M
【机 构】
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湖南大学工商管理学院,湖南大学金融与统计学院,Brunel大学数学系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71031004,71171075);国家自然科学基金创新研究群体项目(71221001);教育部创新团队项目(IRT0916);教育部博士点基金项目(20110161110025);湖南省自然科学基金资助项目(11JJ3090,09JJ7002)
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针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.
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