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基于MCMC算法的贝叶斯分位回归计量模型及应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
插图索引第12-14页
附表索引第14-15页
第1章 绪论第15-28页
   ·研究背景及意义第15-16页
   ·文献综述第16-25页
     ·分位回归计量模型的研究现状第16-22页
     ·贝叶斯分位回归计量模型的研究现状第22-24页
     ·贝叶斯分位回归方法在经济增长分析中应用的意义第24-25页
   ·研究思路及主要内容第25-28页
     ·研究思路第25-26页
     ·主要内容第26-28页
第2章 贝叶斯分位回归模型的理论基础第28-45页
   ·分位数及其应用第28-30页
     ·分位数与次序统计量第28-29页
     ·分位数在刻画分布特征方面的应用第29-30页
   ·分位回归模型及其性质第30-34页
     ·分位回归模型概述第30-32页
     ·分位回归模型的性质第32-34页
   ·贝叶斯推断理论第34-38页
     ·基于非对称Laplace分布的似然函数第35-36页
     ·先验分布的选择第36-38页
   ·MCMC计算理论第38-44页
     ·M-H抽样算法第39-40页
     ·Gibbs抽样算法第40-43页
     ·G-R收敛诊断第43-44页
   ·本章小结第44-45页
第3章 随机系数分位回归模型的贝叶斯分析第45-66页
   ·引言第45-46页
   ·随机系数分位AR模型的贝叶斯分析第46-51页
     ·随机系数分位AR模型的结构分析第46-48页
     ·随机系数分位AR模型的异方差性第48-49页
     ·基于M-H抽样算法的模型贝叶斯推断第49-51页
   ·随机系数分位AR模型的在波动性分析中的应用第51-55页
   ·数值算例第55-63页
     ·分位AR模型的单位根检验第55-56页
     ·随机系数AR模型的仿真分析第56-59页
     ·基于不同残差的ARCH模型的比较分析第59-63页
   ·实证分析第63-65页
   ·本章小结第65-66页
第4章 马尔可夫随机系数分位回归模型的贝叶斯分析第66-85页
   ·引言第66-68页
   ·马尔可夫转换随机系数分位AR模型的贝叶斯分析第68-73页
     ·马尔可夫转换随机系数分位AR模型的构建第68-69页
     ·基于数据扩充的模型的贝叶斯推断第69-73页
   ·马尔可夫转换随机系数分位AR模型的在波动性分析中的应用第73-74页
   ·数值算例第74-81页
     ·MS-AR模型仿真分析第74-79页
     ·MS-ARCH模型仿真分析第79-81页
   ·实证分析第81-84页
   ·本章小结第84-85页
第5章 非参数傅立叶级数分位回归模型的贝叶斯分析第85-108页
   ·引言第85-87页
   ·基于傅立叶级数的非参数分位回归模型的贝叶斯分析第87-95页
     ·基于傅立叶级数的非参数分位回归模型的构建第87-88页
     ·基于Gibbs抽样算法的模型的贝叶斯推断第88-95页
   ·傅立叶正交估计方法在非参数波动模型中的应用第95-97页
   ·数值算例第97-102页
     ·傅立叶级数阶数选择及分位曲线的拟合第97-100页
     ·傅立叶正交估计方法与样条方法的比较分析第100-102页
   ·中国股票市场的实证研究第102-106页
     ·信息冲击曲线拟合第102-104页
     ·VaR风险度量第104-106页
   ·本章小结第106-108页
第6章 贝叶斯分位回归模型在中国省域经济增长收敛性分析中的应用第108-128页
   ·引言第108-109页
   ·新古典经济增长收敛理论第109-112页
   ·基于傅立叶级数的异质性非参数经济增长模型的构建第112-116页
     ·基于傅立叶级数的异质性经济增长模型的结构分析第112-114页
     ·模型参数的MCMC模拟第114-116页
   ·实证分析第116-126页
     ·波动性分析第116-118页
     ·收敛性分析第118-126页
   ·政策建议第126-127页
   ·本章小结第127-128页
结论第128-131页
参考文献第131-147页
附录A 攻读博士学位期间发表的论文目录第147-148页
附录B 攻读学位期间参与的研究课题第148-149页
致谢第149页

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