中国分区域居民消费模型的贝叶斯估计研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 消费模型研究综述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 贝叶斯估计方法研究综述 | 第13-15页 |
| 1.3 研究思路与结构安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第15-17页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第17页 |
| 1.4 创新之处 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论和方法 | 第18-31页 |
| 2.1 消费函数理论 | 第18-22页 |
| 2.1.1 经典消费函数理论 | 第18-21页 |
| 2.1.2 消费函数理论的新发展 | 第21-22页 |
| 2.2 贝叶斯推断的方法 | 第22-31页 |
| 2.2.1 贝叶斯统计的基本原理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 先验分布的选取 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于MCMC的后验抽样 | 第24-26页 |
| 2.2.4 收敛性诊断方法 | 第26-28页 |
| 2.2.5 MC误差分析 | 第28-29页 |
| 2.2.6 贝叶斯推断流程 | 第29-31页 |
| 第3章 面板数据模型的贝叶斯分析 | 第31-40页 |
| 3.1 静态面板数据模型的贝叶斯分析 | 第31-33页 |
| 3.1.1 固定效应模型的贝叶斯分析 | 第31-32页 |
| 3.1.2 随机效应模型的贝叶斯分析 | 第32-33页 |
| 3.2 动态面板数据模型的贝叶斯分析 | 第33-40页 |
| 3.2.1 自回归面板数据模型的贝叶斯分析 | 第33-36页 |
| 3.2.2 存在外生变量面板数据模型的贝叶斯分析 | 第36-40页 |
| 第4章 中国分区域居民消费模型实证分析 | 第40-59页 |
| 4.1 样本数据选取与统计特征分析 | 第40-43页 |
| 4.1.1 变量选择与样本数据选择 | 第40-41页 |
| 4.1.2 统计特征分析 | 第41-43页 |
| 4.2 贝叶斯静态面板数据模型实证分析 | 第43-49页 |
| 4.2.1 贝叶斯静态面板数据居民消费模型设定 | 第43页 |
| 4.2.2 参数估计收敛性诊断分析 | 第43-44页 |
| 4.2.3 参数估计结果分析 | 第44-49页 |
| 4.3 贝叶斯动态面板数据模型实证分析 | 第49-58页 |
| 4.3.1 贝叶斯动态面板数据居民消费模型设定 | 第49页 |
| 4.3.2 参数估计收敛性诊断分析 | 第49-51页 |
| 4.3.3 参数估计结果分析 | 第51-58页 |
| 4.4 结果比较分析 | 第58-59页 |
| 第5章 结论、建议与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59页 |
| 5.2 政策建议 | 第59-60页 |
| 5.3 本文研究不足与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
