基于貝葉斯分位回歸理論的截面相依面板協(xié)整研究.pdf

1、非平穩(wěn)面板數(shù)據(jù)研究是目前計量經(jīng)濟學領(lǐng)域中的前沿問題，其中，面板單位根和協(xié)整研究，作為時間序列單位根與傳統(tǒng)協(xié)整理論在面板數(shù)據(jù)中的發(fā)展和延伸，更具有重要意義。由于全球國際趨勢和國際經(jīng)濟周期等共同驅(qū)動的影響，宏觀經(jīng)濟、管理或金融面板數(shù)據(jù)尤其是國家(地區(qū)或個體單元)的面板數(shù)據(jù)之間通常存在截面相依特征，因此，考慮截面相依假設(shè)條件的面板協(xié)整更加符合實際應用背景，也是面板數(shù)據(jù)研究中亟待解決的一個熱點問題。與傳統(tǒng)的面板協(xié)整不同，本文針對具有截面相依條件

2、的面板協(xié)整進行研究，在貝葉斯理論框架中，假設(shè)各個截面?zhèn)€體具有截面相依特征，結(jié)合貝葉斯分位回歸估計方法，提出了面板數(shù)據(jù)的貝葉斯分位協(xié)整模型。貝葉斯分位協(xié)整模型可以充分發(fā)揮貝葉斯方法考慮了參數(shù)不確定性風險的優(yōu)勢，并且體現(xiàn)了分位回歸方法不僅可以刻畫響應變量的中心趨勢，還可以刻畫變量尾部行為的優(yōu)點，從而為更全面地刻畫響應變量與協(xié)變量的長期均衡關(guān)系提供了方法和工具支撐，在理論上擴展面板協(xié)整的研究方法和研究視角，在實踐上為經(jīng)濟管理問題的定量分析和決

3、策提供技術(shù)支持和有力依據(jù)。
　　針對面板數(shù)據(jù)之間通常存在截面相依性，首先應用動態(tài)公共因子結(jié)構(gòu)刻畫面板數(shù)據(jù)的截面相依特征，結(jié)合貝葉斯決策理論，提出一類考慮了截面相依假設(shè)條件的協(xié)整模型，利用貝葉斯分位回歸方法，通過把非對稱Laplace分布表示成指數(shù)分布和正態(tài)分布的線性組合，獲得了條件分位函數(shù)后驗估計量的解析表達形式，并設(shè)計Kalman濾波與Gibbs抽樣算法對模型參數(shù)進行估計和協(xié)整檢驗。同時，Monte Carlo仿真實驗結(jié)果表明，

4、貝葉斯分位協(xié)整可以更加全面地對變量間的協(xié)整關(guān)系進行判斷。
　　經(jīng)濟金融變量因為戰(zhàn)爭，政府政策以及自然災害等因素的影響，往往表現(xiàn)出結(jié)構(gòu)突變性，這種結(jié)構(gòu)性變化的發(fā)生會影響傳統(tǒng)線性協(xié)整檢驗的判斷。放松線性假設(shè)條件，本文提出一類考慮了結(jié)構(gòu)變化特征的面板協(xié)整模型-平滑變結(jié)構(gòu)面板協(xié)整模型，利用傅立葉級數(shù)展開形式來刻畫變結(jié)構(gòu)特征，并采用去除截面均值的方法消除面板數(shù)據(jù)的截面相依性，以避免參數(shù)過多的問題，進而結(jié)合貝葉斯分位回歸方法得到相應條件分位函

5、數(shù)后驗估計量的解析形式，并設(shè)計MCMC抽樣算法對模型進行參數(shù)后驗估計和協(xié)整檢驗。仿真實驗結(jié)果表明，貝葉斯分位變結(jié)構(gòu)協(xié)整能夠有效全面地刻畫各個分位水平下的變結(jié)構(gòu)長期關(guān)系。
　　與變結(jié)構(gòu)協(xié)整不同，門限協(xié)整主要研究協(xié)整回歸模型是線性，而其相應的誤差修正項是非對稱時的情形。針對傳統(tǒng)門限協(xié)整模型由于似然函數(shù)具有多峰、不連續(xù)特征，導致冗余參數(shù)識別存在困難，最優(yōu)化計算相對復雜的問題，本文從貝葉斯的角度出發(fā)，提出面板數(shù)據(jù)的貝葉斯分位門限協(xié)整模型，

6、通過去除截面均值以消除面板數(shù)據(jù)間潛在的相依性，并對參數(shù)的先驗分布進行靈敏度分析以選擇合適的參數(shù)先驗，結(jié)合貝葉斯分位回歸方法對面板門限協(xié)整模型進行參數(shù)估計，得到條件分位函數(shù)后驗估計量的解析表達式，同時，利用MCMC算法對協(xié)整模型的參數(shù)進行估計，計算出協(xié)整檢驗的后驗概率以進行更加全面的門限協(xié)整檢驗。
　　將上述考慮了面板數(shù)據(jù)截面相依特征的貝葉斯分位協(xié)整方法應用到原油與股票市場的關(guān)系研究中，并與傳統(tǒng)面板協(xié)整方法進行比較，發(fā)現(xiàn)貝葉斯分位協(xié)