简介:如何在对参数进行估计的同时自动选择重要解释变量,一直是面板数据分位回归模型中讨论的热点问题之一。通过构造一种含多重随机效应的贝叶斯分层分位回归模型,在假定固定效应系数先验服从一种新的条件Laplace分布的基础上,给出了模型参数估计的Gibbs抽样算法。考虑到不同重要程度的解释变量权重系数压缩程度应该不同,所构造的先验信息具有自适应性的特点,能够准确地对模型中重要解释变量进行自动选取,且设计的切片Gibbs抽样算法能够快速有效地解决模型中各个参数的后验均值估计问题。模拟结果显示,新方法在参数估计精确度和变量选择准确度上均优于现有文献的常用方法。通过对中国各地区多个宏观经济指标的面板数据进行建模分析,演示了新方法估计参数与挑选变量的能力。
简介:本文研究部分变系数动态模型,一些参数的值可以成为协变量的函数,并提出了参数和非参数函数系数的估计。本文提出一个基于支持向量机分位数回归的部分变系数动态模型,及它的三步估计法和迭代加权最小二乘法估计模型的参数和非参数函数,提出的方法能被简单有效地应用到线性和非线性分位数回归光滑变量的高维情况。同时,本文也提出模型的惩罚参数、核参数的选择方法——交叉验证方法。
简介:理论上,拥有良好财务弹性的公司现金流充裕或者剩余借债能力较强。现金流和剩余借债能力可以帮助企业应对未来运营发展的不确定性,抓住投资机会,预防经营不善带来财务困境的发展。科研领域对于企业获得和保持一定财务弹性目的的探讨集中在两方面:提升未来的投资能力和预防财务困境。本文基于已有理论和研究成果,构建计量模型,以2002-2015年中国沪深A股上市公司为样本,实证检验了财务弹性对于企业未来投资能力的影响。检验结果表明,拥有财务弹性的公司在财务弹性获得的下一年投资水平显著提升,这样的经验证据说明企业获得财务弹性的目的在于抓住将来的投资机会,提升未来的投资能力。