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面板数据的贝叶斯Lasso分位回归方法
被引量：
14
1
作者
李翰芳
罗幼喜
田茂再
《数量经济技术经济研究》
CSSCI
北大核心
2013年第2期138-149,共12页
本文讨论了含有随机效应的面板数据模型,通过引入条件Laplace先验,构造了一种新的贝叶斯Lasso分位回归法。与一般贝叶斯分位回归法不同,该方法能够更大程度地将模型中非重要的解释变量系数压缩至0,从而在估计系数的同时也起到变量选择...
本文讨论了含有随机效应的面板数据模型,通过引入条件Laplace先验,构造了一种新的贝叶斯Lasso分位回归法。与一般贝叶斯分位回归法不同,该方法能够更大程度地将模型中非重要的解释变量系数压缩至0,从而在估计系数的同时也起到变量选择的作用。利用积分恒等式,本文构造了一种易于实施的参数估计切片Gibbs抽样算法。模拟结果显示,模型含有较多变量时,新方法排除"噪声"变量的能力明显高于现有文献中的其他方法。本文最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
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关键词
面板数据
贝叶斯Lasso
分位回归
切片Gibbs抽样
原文传递
题名
面板数据的贝叶斯Lasso分位回归方法
被引量：
14
1
作者
李翰芳
罗幼喜
田茂再
机构
湖北工业大学理学院
中国人民大学统计学院
出处
《数量经济技术经济研究》
CSSCI
北大核心
2013年第2期138-149,共12页
基金
湖北省教育厅人文社科项目"面板数据的分位回归方法及其应用研究"(2012G078)
中国人民大学科学研究基金项目(重大基础研究计划)"复杂数据工程中若干重大问题的基础理论研究"(10XNL018)的资助
文摘
本文讨论了含有随机效应的面板数据模型,通过引入条件Laplace先验,构造了一种新的贝叶斯Lasso分位回归法。与一般贝叶斯分位回归法不同,该方法能够更大程度地将模型中非重要的解释变量系数压缩至0,从而在估计系数的同时也起到变量选择的作用。利用积分恒等式,本文构造了一种易于实施的参数估计切片Gibbs抽样算法。模拟结果显示,模型含有较多变量时,新方法排除"噪声"变量的能力明显高于现有文献中的其他方法。本文最后对我国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
关键词
面板数据
贝叶斯Lasso
分位回归
切片Gibbs抽样
Keywords
Panel
Data
Bayesian
Lasso
Quantile
Regression
slice
gibbssampler
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面板数据的贝叶斯Lasso分位回归方法
李翰芳
罗幼喜
田茂再
《数量经济技术经济研究》
CSSCI
北大核心
2013
14
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