文章摘要:许多经济变量（如GDP）水平序列随着时间变化具有单调趋势,截面数据（如各地区GDP）之间存在差异,为了研究经济变量在一段时间内的平均发展水平和相互关系,文章基于区间型符号数据的研究视角,提出了一种基于分位数思想的Bayesian回归方法,用以分析内部存在非对称分布散点的区间数据,既可以估计数据的区间,也可以预测数据在此区间内的偏度和离散程度。在模拟研究中,通过对评价指标数值的假设检验分析了该模型相对于上、下限和中点半径模型的效果,并根据真实数据中存在异常信息的现象,在模拟数据中加入异常值,进一步验证分位数方法的优势和稳健性。在实证研究中,运用提出的分位数方法,上、下限法和中点半径法对我国各地区GDP和工业生产总值年度数据进行区间回归分析,评价指标显示分位数模型Bayesian方法具有更优的拟合和预测效果,在GDP发展水平不同的地区,工业增长的贡献存在差异。

文章关键词:

论文DOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2022.02.005

论文分类号:F124;F224