基于M-H抽样算法的贝叶斯Probit分位回归模型研究

• 作者: 曾昭法 朱慧明 李荣 虞克明
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 仿真 Probit模型 贝叶斯方法 分位回归 离散选择
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 管理科学
• 页码范围: 98-102
• 页数: 5页
• 分类号: O212.8
• 语种: 中文

摘要

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于MetropolisHastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明:贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱慧明	湖南大学工商管理学院	109	946	16.0	24.0
2	李荣	湖南大学工商管理学院	10	44	4.0	6.0
3	曾昭法	湖南大学金融与统计学院	29	181	7.0	11.0