2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、非線性關(guān)系是經(jīng)濟(jì)、金融領(lǐng)域常見的復(fù)雜現(xiàn)象。隨著系統(tǒng)科學(xué)中的非線性理論突飛猛進(jìn)的發(fā)展以及非線性模型的日趨完善,現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)理論占據(jù)主導(dǎo)地位的線性范式分析方法受到越來越多的挑戰(zhàn),人們逐漸意識(shí)到非線性模型能夠更好的描述復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,揭示經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的內(nèi)在規(guī)律。其中,面板平滑轉(zhuǎn)換模型由于能夠有效地揭示面板數(shù)據(jù)可能存在的非線性特征,同時(shí)較好地刻畫截面異質(zhì)性而備受青睞。面板平滑轉(zhuǎn)換模型能夠準(zhǔn)確地反映模型在不同機(jī)制中的平滑轉(zhuǎn)換過程、追蹤機(jī)制轉(zhuǎn)換的漸近演變行

2、為。此外,它利用面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)綜合了時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)的信息量,從而包含復(fù)雜社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下經(jīng)濟(jì)變量存在的異質(zhì)性與共性,是實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題的多層面分析,反映社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行持續(xù)性和復(fù)雜性的重要工具。但是,其參數(shù)估計(jì)常用的非線性最小二乘法(NLS)可能遇到算法達(dá)不到預(yù)設(shè)精度導(dǎo)致不收斂問題,而且難以構(gòu)造模型位置參數(shù)與斜率參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。同時(shí),模型假設(shè)違背了經(jīng)濟(jì)變量的數(shù)據(jù)生成行為與參數(shù)具有隨機(jī)性的特征。此外,復(fù)雜的非線性面板數(shù)據(jù)模型構(gòu)建,

3、難以有效地解決高維積分等數(shù)值計(jì)算問題,從而無法保證模型參數(shù)估計(jì)的可靠性。
  針對(duì)面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)的不確定性風(fēng)險(xiǎn)問題,構(gòu)建了貝葉斯固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型、貝葉斯面板門限模型與貝葉斯面板平滑轉(zhuǎn)換模型。設(shè)置具有隨機(jī)性的模型參數(shù),根據(jù)模型統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)分析,選擇合適的參數(shù)先驗(yàn)分布,推斷了各參數(shù)的后驗(yàn)分布,并設(shè)計(jì)了Gibbs-MH混合抽驗(yàn)算法進(jìn)行模擬,從而獲得其分布特征進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。Monte Carlo仿真實(shí)驗(yàn)表明,貝葉斯面板平滑轉(zhuǎn)換模型能夠準(zhǔn)

4、確地判斷模型的轉(zhuǎn)換機(jī)制,同時(shí)識(shí)別具有非線性特征的變量,證明貝葉斯MCMC抽驗(yàn)算法設(shè)計(jì)是有效的。
  利用我國金屬期貨(貴金屬期貨,黃金和白銀;有色金屬期貨,銅、鋁、鉛和鋅;黑色金屬期貨,螺紋鋼)市場面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,構(gòu)建了以黃金期貨價(jià)格為轉(zhuǎn)換變量的貝葉斯面板平滑轉(zhuǎn)換模型,探討我國白銀期貨市場與陰極銅、鋁、鉛、鋅以及螺紋鋼等非貴金屬期貨市場可能存在的非線性關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明,陰極銅、鋁、螺紋鋼市場與白銀期貨市場具有時(shí)變的非線性關(guān)

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