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文章提出了一类变系数空间自相关模型(VCSAM)新的Bayesian-INLA估计方法.在这个模型中,响应变量具有空间自相关性,且包含变系数的非参数部分.尽管已有的工作对该模型已经进行了大量研究,但很少有研究使用贝叶斯方法提出高效求解模型的方法.因此基于上述动机,文章提出了基于B ayesian-INLA技术的方法,以寻求在VCSAM框架内代替MCMC方法的有效解决方案.变系数部分使用B-样条基函数的线性组合进行逼近,空间自相关系数采用M-H算法进行估计,并应用Bayesian-INLA技术来估计变系数函数和相关系数的后验分布.通过模拟研究,展示了文章提出的估计方法在同时处理空间依赖效应和空间非平稳性时的优势.此外,通过对波士顿房价数据的实证分析,展示了文章提出的估计方法优越的性能. 相似文献
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非参数空间动态模型作为一类能同时处理回归分析中的空间非平稳性和空间依赖性现象的建模技术,在多类问题的研究中得到了广泛的应用.本篇将重点讨论当因变量中存在分层结构情形时的空间变系数模型.通过截面极大似然方法给出模型估计,并通过AIC准则将模型参数和非参数分量加以识别.证明了估计量的一致性和渐近正态性,蒙特卡洛数值模拟表明:在有限样本时该模型及方法是有效的.在对我国地方经济社会发展集聚性与差异的应用研究中,省内城市之间的经济发展空间溢出效应大于省边界城市之间的溢出效应,这两种空间溢出效应都是不可忽视的;此外,对外贸易和城镇化率对经济发展的影响不随着空间位置而发生变化,而其他影响因素,包括:人口密度、人力资本、储蓄水平、产业结构、政府干预、社会需求和公路密度对经济发展的影响存在显著的空间异质性. 相似文献
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