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针对平滑转移模型参数估计不确定性导致的协整检验方法相对复杂问题,提出基于平滑转移模型的贝叶斯非线性协整分析。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,结合参数的后验条件分布特征设计Metropolis-Hasting-Gibbs混合抽样方案,据此估计平滑转移模型的参数,并对回归残差进行贝叶斯单位根检验,解决参数估计过程中遇到的参数估计不确定性及协整检验复杂的问题;利用人民币对美元汇率与中美两国的利率数据进行实证分析。研究结果表明:MH-Gibbs抽样方案能够有效估计平滑转移模型的参数,中美汇率波动和利差之间存在平滑转移协整关系。  相似文献   
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针对现有动态面板数据分析中存在偶发参数和没有考虑模型参数的不确定性风险问题,提出了基于Gibbs抽样算法的贝叶斯随机系数动态面板数据模型.假设初始值服从平稳分布,自回归系数服从Logit正态分布的条件下,设计了Markov链Monte Carlo数值计算程序,得到了模型参数的贝叶斯估计值.实证研究结果表明:基于Gibb...  相似文献   
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