文章摘要
方丽婷,钱争鸣.非参数空间滞后模型的贝叶斯估计[J].数量经济技术经济研究,2013,30(4):72-84
非参数空间滞后模型的贝叶斯估计
Bayesian Estimation of Non-parametric Spatial Lag Model
  
DOI：
中文关键词: Bayes估计  截幂样条  Metropolis-Hastings  逆跳MCMC
英文关键词: Bayes estimation  Truncate power spline  Metropolis-Hastings  Reversible jump Markov chain Monte calro.
基金项目:
作者单位
方丽婷 厦门大学经济学院 
钱争鸣 厦门大学经济学院 
中文摘要:
      本文采用Bayes方法对非参数空间滞后模型进行全面分析，包括参数的估计以及用自由节点样条来拟合未知联系函数。所建议的Bayes方法通过逆跳Markov chain Monte carlo算法（RJMCMC）来实现。在进行贝叶斯分析时，对样条系数与误差方差选取共轭的正态—逆伽玛先验分布，进而获得其他未知量的边际后验分布；另外，文章还设计了一个简单但一般的随机游动Metropolis抽样器，以方便从空间权重因子的条件后验分布中进行抽样。最后应用所建议的方法进行数值模拟。
英文摘要:
      In this paper, a fully Bayesian method is used to analyze non-parametric spatial lag model, including parameter estimation and the link function fitting with free knot spline. The proposed method is implemented by virtue of the reversible jump Markov chain Monte calro technique. To obtain a faster algorithm, we not only specify the conjugate normal-inverse gamma priors for the spline coefficients and error variance to get the marginal posterior of the rest unknown variables ,but also design a simple but more general random walk Metropolis sampler to rapidly sample from the conditional posterior distribution of spatial weighting factor. At the end of the article，simulated examples are demonstrated.
查看全文