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Semiparametric Bayesian inference in smooth coefficient models
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DOI：10.1016/j.jeconom.2005.06.027.png)
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摘要
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我们描述了在横截面，面板数据和非线性平滑系数模型中进行贝叶斯估计和测试的程序。平滑系数模型是部分线性或加法模型的一般化，其中线性解释变量上的系数被视为可观察协变量的未知函数。在我们描述的方法中，回归线上的点被视为未知参数，并且先验被放置在相邻点之间的差异上，以引入平滑曲线的潜力。我们描述的算法很容易实现-例如，可以在横截面平滑系数模型中解析地进行估计，测试和平滑参数选择。我们使用来自国家青年纵向调查 (NLSY) 的数据来应用我们的方法。使用NLSY数据，我们首先探索能力与日志工资之间的关系，并灵活地模拟上学的回报如何随测量的认知能力而变化。我们还研究了女性劳动力供应模型，并使用此示例说明如何将所描述的技术应用于非线性环境。（c）2005 Elsevier B.V. 版权所有。
Keyword:
Bayesian econometrics
semiparametric regression
smooth coefficient models
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