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空间计量模型的选择、估计及其应用--基于经典方法与MCMC方法的比较

摘要第4-7页
Abstract第7-10页
1 绪论第17-27页
    1.1 研究背景及意义第17-21页
        1.1.1 研究背景第17-20页
        1.1.2 研究意义第20-21页
    1.2 研究目标及内容第21-22页
        1.2.1 研究目标第21页
        1.2.2 研究内容第21-22页
    1.3 研究方法及创新之处第22-24页
        1.3.1 研究方法第22-23页
        1.3.2 创新之处第23-24页
    1.4 技术路线及论文结构第24-27页
        1.4.1 技术路线第24-26页
        1.4.2 论文结构第26-27页
2 理论基础第27-43页
    2.1 空间效应第27-32页
        2.1.1 空间自相关第27-31页
        2.1.2 空间异质性第31页
        2.1.3 直接效应与间接效应第31-32页
    2.2 MCMC方法第32-36页
        2.2.1 贝叶斯方法及先验分布第32-34页
        2.2.2 MCMC抽样第34-36页
    2.3 文献综述第36-43页
        2.3.1 空间计量模型选择文献综述第36-38页
        2.3.2 空间计量模型估计文献综述第38-39页
        2.3.3 空间计量应用文献综述第39-43页
3 空间权重矩阵的构建与选择第43-77页
    3.1 空间权重矩阵及其相关概念第43-51页
        3.1.1 空间权重矩阵的定义第43-44页
        3.1.2 空间权重矩阵的分类第44-49页
        3.1.3 空间权重矩阵的标准化与正则条件第49-50页
        3.1.4 空间权重矩阵与空间计量模型第50-51页
    3.2 空间权重矩阵的构建第51-68页
        3.2.1 邻接权重矩阵的构建第51-57页
        3.2.2 距离权重矩阵的构建第57-62页
        3.2.3 复合权重矩阵的构建第62-63页
        3.2.4 高阶空间权重矩阵的构建第63-68页
    3.3 空间权重矩阵的选择第68-75页
        3.3.1 基于信息准则的空间权重矩阵选择第69-72页
        3.3.2 基于LM检验的空间权重矩阵选择第72-75页
    3.4 结论与进一步研究第75-77页
4 空间计量模型的选择第77-92页
    4.1 研究背景第77页
    4.2 空间计量模型选择方法分析第77-86页
        4.2.1 空间计量模型簇第78页
        4.2.2 基于统计检验的空间计量模型选择方法第78-80页
        4.2.3 基于空间计量模型极大似然值的选择方法第80-83页
        4.2.4 基于模型后验概率的贝叶斯选择方法第83-85页
        4.2.5 基于MCMC的空间计量模型选择方法第85-86页
    4.3 空间计量模型选择的模拟分析第86-90页
    4.4 结论与进一步研究第90-92页
5 带未知异方差广义空间模型的有效估计第92-108页
    5.1 研究背景第92页
    5.2 广义空间模型相关设定及异方差结构分析第92-95页
    5.3 带未知异方差的广义空间模型的有效估计方法第95-101页
        5.3.1 参数化异方差形式的广义空间模型最大似然估计第95-96页
        5.3.2 带未知异方差广义空间模型的GMM估计第96-98页
        5.3.3 广义空间计量模型的MCMC估计第98-101页
    5.4 蒙特卡罗数值模拟第101-106页
    5.5 结论与进一步研究第106-108页
6 空间计量模型选择与估计的一个应用第108-128页
    6.1 研究背景第108-109页
    6.2 全要素能源效率的测算方法第109-115页
    6.3 基于GML超效率模型的全要素能源效率的测算第115-122页
        6.3.1 数据来源与变量选取第115页
        6.3.2 投入产出变量的概要统计分析第115-116页
        6.3.3 全要素能源效率的测算结果第116-122页
    6.4 全要素能源效率的影响因素分析第122-126页
        6.4.1 全要素能源效率的影响因素第122-123页
        6.4.2 空间权重矩阵及模型的选择第123-125页
        6.4.3 模型的估计与分析第125-126页
    6.5 主要结论和政策建议第126-128页
7 结论与展望第128-132页
    7.1 研究结论第128-130页
    7.2 研究不足与展望第130-132页
参考文献第132-148页
附录第148-153页
    附录1. 攻读博士学位期间的科研成果第148-149页
    附录2. 不含“坏”产出GML超效率模型测算的效率值和全局效率值第149-153页
致谢第153页

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