| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景与目的 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容和本文的创新点 | 第13-15页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.2.2 论文的创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 研究问题与文献综述 | 第15-21页 |
| 2.1 状态空间模型的研究现状 | 第15-18页 |
| 2.1.1 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 2.1.2 国内研究现状 | 第17-18页 |
| 2.2 结构方程模型的研究现状 | 第18-21页 |
| 2.2.1 国外研究现状 | 第18-19页 |
| 2.2.2 国内研究现状 | 第19-21页 |
| 第三章 状态空间模型理论与方法 | 第21-36页 |
| 3.1 状态空间模型建模与估计 | 第21-22页 |
| 3.2 状态空间模型的经典算法估计 | 第22-33页 |
| 3.2.1 把贝叶斯思想引入状态空间模型估计 | 第22页 |
| 3.2.2 状态估计的递归贝叶斯滤波 | 第22-25页 |
| 3.2.3 状态变量估计的卡尔曼滤波 | 第25-32页 |
| 3.2.4 未知参数的估计 | 第32-33页 |
| 3.3 状态空间模型估计的贝叶斯Gibbs抽样 | 第33-36页 |
| 第四章 结构方程模型理论与方法 | 第36-46页 |
| 4.1 结构方程模型 | 第36-38页 |
| 4.1.1 结构方程模型的特征与结构 | 第36-37页 |
| 4.1.2 结构方程模型的分析步骤 | 第37-38页 |
| 4.2 结构方程模型发展 | 第38-46页 |
| 4.2.1 结构方程模型的发展 | 第38页 |
| 4.2.2 贝叶斯估计方法的发展 | 第38-46页 |
| 第五章 复杂系统动态贝叶斯计量经济模型 | 第46-58页 |
| 5.1 模型建构与特点 | 第46-50页 |
| 5.1.1 模型建构 | 第46-49页 |
| 5.1.2 模型的特点及适用范围 | 第49-50页 |
| 5.2 模型的求解、估计与应用 | 第50-55页 |
| 5.2.1 模型的求解与估计 | 第50页 |
| 5.2.2 模型的检验 | 第50-54页 |
| 5.2.3 模型的应用 | 第54-55页 |
| 5.3 模型的非参与半参数估计 | 第55-58页 |
| 5.3.1 非参数回归模型 | 第55页 |
| 5.3.2 半参数模型 | 第55页 |
| 5.3.3 非参数(半参数)贝叶斯估计 | 第55-58页 |
| 第六章 我国上市公司资本结构影响因素的实证研究 | 第58-91页 |
| 6.1 上市公司资本结构的影响因素 | 第58-65页 |
| 6.1.1 资本结构的概念 | 第58页 |
| 6.1.2 资本结构理论及国外研究现状 | 第58-59页 |
| 6.1.3 影响我国上市公司资本结构的因素 | 第59-65页 |
| 6.2 模型构建 | 第65-79页 |
| 6.2.1 变量界定与模型构建 | 第65-77页 |
| 6.2.2 样本数据 | 第77-79页 |
| 6.3 实证分析 | 第79-91页 |
| 6.3.1 样本的描述性统计分析 | 第79页 |
| 6.3.2 实证分析 | 第79-88页 |
| 6.3.3 模型结果分析 | 第88-91页 |
| 第七章 结论与展望 | 第91-93页 |
| 7.1 研究结论 | 第91页 |
| 7.2 本文研究不足及未来进展 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 附录 | 第99-122页 |
| 附录1 Metropolis-Hastings算法 | 第99-100页 |
| 附录2 参数收敛图 | 第100-122页 |
| 致谢 | 第122页 |