【摘 要】
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本文在面板平滑转换模型的基础上引入空间相关性,构建了空间滞后面板平滑转换模型,该模型兼具面板平滑转换模型和空间计量模型的优点,既能充分考虑截面单元的个体异质性,又能
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本文在面板平滑转换模型的基础上引入空间相关性,构建了空间滞后面板平滑转换模型,该模型兼具面板平滑转换模型和空间计量模型的优点,既能充分考虑截面单元的个体异质性,又能解决变量的空间相关性问题,是对面板模型的有益拓展.鉴于贝叶斯方法无须解决似然函数最大化问题的优点,本文结合Metropolis-Hastings算法和Gibbs方法构建了模型的贝叶斯估计方法.文章最后通过对具有不同数据结构(空间权重矩阵)的模拟数据的估计以考察所构建的贝叶斯估计方法在小样本条件下的表现,数值模拟结果表明所提出的估计方法适用于各种不同的空间数据结构,对于不同类型的小样本数据,估计方法都具有较高的估计精度和稳定性.
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