摘要：针对分位回归模型参数的不确定性风险问题,构建了基于Gibbs-DA抽样算法的贝叶斯线性分位回归分析模型.根据非对称Laplace分布的正态-指数分布的混合表示性质,利用数据扩展方法构建了潜变量,给出分位回归模型的似然函数,推断了多元正态先验分布条件下分位回归模型参数的后验分布,证明了潜变量的完全条件分布为广义逆高斯分布;结合Gibbs抽样和数据扩展方法,设计Gibbs-DA的仿真分析方案,并将其应用于我国能源消耗问题分析.研究结果表明:贝叶斯方法可以有效地应用于分位回归的建模以及我国能源消费弹性的分位问题研究.

摘要：针对面板平滑转换模型参数不确定性风险问题,构建了区域资本流动性的贝叶斯面板平滑转换模型.通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的MHGibbs混合抽样算法,据此估计模型参数,解决非线性OLS参数估计过程中遇到的算法难以收敛问题;并利用中国各地区投资与储蓄面板数据进行实证分析.研究结果表明:参数的迭代轨迹收敛,MH-Gibbs混合抽样算法能够准确地估计模型参数,证明了贝叶斯面板平滑转换模型的有效性.

摘要：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。