| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 理论研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 应用研究 | 第12-13页 |
| 1.3 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究内容和结构框架 | 第14-15页 |
| 1.5 论文可能的创新点 | 第15-16页 |
| 2 贝叶斯分位数回归 | 第16-32页 |
| 2.1 分位数回归 | 第16-18页 |
| 2.1.1 分位数回归思想简介 | 第16页 |
| 2.1.2 分位数回归基本模型 | 第16-18页 |
| 2.2 非对称拉普拉斯分布基本概念与展开 | 第18-22页 |
| 2.2.1 非对称拉普拉斯分布(ALD)的定义 | 第18-20页 |
| 2.2.2 ALD参数的极大似然估计 | 第20-22页 |
| 2.3 分位数回归的贝叶斯估计原理 | 第22-30页 |
| 2.3.1 贝叶斯定理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 似然函数 | 第23-24页 |
| 2.3.3 蒙特卡洛积分 | 第24页 |
| 2.3.4 马尔科夫链 | 第24-25页 |
| 2.3.5 分位数回归与马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC) | 第25-29页 |
| 2.3.6 先验分布的分类 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 贝叶斯分位数回归的实证应用 | 第32-50页 |
| 3.1 模拟分析：简单异方差模型 | 第32-35页 |
| 3.2 城乡差距和金融发展的实证研究 | 第35-50页 |
| 3.2.1 研究背景和文献回顾 | 第35-38页 |
| 3.2.2 模型设置与模型检验 | 第38-41页 |
| 3.2.3 数据说明和分析方法 | 第41-42页 |
| 3.2.4 实证估计结果分析 | 第42-48页 |
| 3.2.5 参数的显著性说明 | 第48页 |
| 3.2.6 贝叶斯分位数回归与其他分析方法对比 | 第48-49页 |
| 3.2.7 小结 | 第49-50页 |
| 4 总结和展望 | 第50-54页 |
| 4.1 研究总结 | 第50-52页 |
| 4.2 研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 | 第58-66页 |
| 致谢 | 第66页 |