| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第14-17页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第14-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 文献综述 | 第17-24页 |
| 1.2.1 空间计量模型的贝叶斯分析 | 第17-20页 |
| 1.2.2 空间分位回归模型 | 第20-23页 |
| 1.2.3 贝叶斯分位回归模型 | 第23-24页 |
| 1.3 研究思路与研究内容 | 第24-28页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第24-25页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第25-28页 |
| 第2章 贝叶斯空间分位基础理论分析 | 第28-48页 |
| 2.1 空间计量模型分析 | 第28-34页 |
| 2.1.1 空间效应及检验 | 第28-31页 |
| 2.1.2 空间权重矩阵 | 第31-32页 |
| 2.1.3 空间计量模型的形式 | 第32-34页 |
| 2.2 分位回归理论分析 | 第34-38页 |
| 2.2.1 分位数与样本分位数 | 第34-36页 |
| 2.2.2 分位回归模型 | 第36-37页 |
| 2.2.3 分位回归模型的检验 | 第37-38页 |
| 2.3 贝叶斯推断理论 | 第38-46页 |
| 2.3.1 贝叶斯理论 | 第38-39页 |
| 2.3.2 先验分布 | 第39-40页 |
| 2.3.3 MCMC计算理论 | 第40-44页 |
| 2.3.4 收敛性诊断 | 第44-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 贝叶斯空间分位自回归模型构建 | 第48-72页 |
| 3.1 空间分位自回归模型分析 | 第48-57页 |
| 3.1.1 空间分位自回归模型 | 第48-49页 |
| 3.1.2 空间自回归模型的IVQR估计量 | 第49-51页 |
| 3.1.3 IVQR估计量的渐进性质 | 第51-57页 |
| 3.2 贝叶斯空间自回归模型分析 | 第57-60页 |
| 3.2.1 贝叶斯空间自回归模型 | 第58-59页 |
| 3.2.2 贝叶斯空间自回归模型参数分析 | 第59-60页 |
| 3.3 贝叶斯空间分位自回归模型的构建 | 第60-71页 |
| 3.3.1 非对称拉普拉斯分布及其表示形式 | 第60-62页 |
| 3.3.2 空间分位自回归过程模型 | 第62-65页 |
| 3.3.3 贝叶斯空间自回归模型 | 第65-67页 |
| 3.3.4 超参数σ的先验分布 | 第67-68页 |
| 3.3.5 仿真设计与分析 | 第68-71页 |
| 3.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 贝叶斯空间地理加权分位回归模型构建 | 第72-96页 |
| 4.1 混合地理加权回归模型分析 | 第72-76页 |
| 4.1.1 混合地理加权回归模型 | 第72-73页 |
| 4.1.2 常参数的两步估计法 | 第73-76页 |
| 4.1.3 常参数项的确定 | 第76页 |
| 4.2 贝叶斯地理加权回归模型的构建 | 第76-83页 |
| 4.2.1 贝叶斯地理加权分位回归模型 | 第77-79页 |
| 4.2.2 贝叶斯地理加权回归模型的参数估计 | 第79-80页 |
| 4.2.3 仿真设计与分析 | 第80-83页 |
| 4.3 M-分位地理加权回归模型的构建 | 第83-95页 |
| 4.3.1 单位模型的小域估计 | 第83-86页 |
| 4.3.2 M-分位地理加权回归模型 | 第86-88页 |
| 4.3.3 模型参数的小域估计 | 第88-90页 |
| 4.3.4 均方误差的估计 | 第90页 |
| 4.3.5 仿真设计与分析 | 第90-95页 |
| 4.4 本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 贝叶斯面板空间分位回归模型构建 | 第96-118页 |
| 5.1 面板分位回归模型分析 | 第96-103页 |
| 5.1.1 模型的表示 | 第96-97页 |
| 5.1.2 固定效应的惩罚面板分位回归 | 第97-98页 |
| 5.1.3 参数估计量的渐进性 | 第98-102页 |
| 5.1.4 惩罚分位回归估计量的渐近性 | 第102-103页 |
| 5.2 贝叶斯分位回归模型分析 | 第103-107页 |
| 5.2.1 非对称拉普拉斯分布 | 第104页 |
| 5.2.2 贝叶斯分位回归 | 第104-105页 |
| 5.2.3 参数的不恰当先验信息 | 第105-107页 |
| 5.3 贝叶斯面板空间分位回归模型的构建 | 第107-116页 |
| 5.3.1 贝叶斯面板空间分位回归模型 | 第107-109页 |
| 5.3.2 Metropolis-Hastings算法 | 第109-110页 |
| 5.3.3 Gibbs抽样算法 | 第110-113页 |
| 5.3.4 仿真设计与分析 | 第113-116页 |
| 5.4 本章小结 | 第116-118页 |
| 第6章 实证研究 | 第118-132页 |
| 6.1 股市联动性问题描述 | 第118页 |
| 6.2 空间模型设定与权重矩阵 | 第118-121页 |
| 6.2.1 空间混合模型设定 | 第119-120页 |
| 6.2.2 空间权重矩阵 | 第120-121页 |
| 6.3 指标选取 | 第121-122页 |
| 6.4 实证结果 | 第122-129页 |
| 6.4.1 一阶空间混合模型结果 | 第123-125页 |
| 6.4.2 二阶空间混合模型结果 | 第125-129页 |
| 6.5 结果对比与分析 | 第129-131页 |
| 6.6 本章小结 | 第131-132页 |
| 结论 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-152页 |
| 致谢 | 第152-153页 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第153-154页 |
| 附录B 攻读博士学位期间参与的研究课题 | 第154页 |