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具有随机分区的需求模型。 (英语) Zbl 1437.62688号

摘要:许多消费者需求的经济模型要求研究人员在分析之前划分产品集或属性集。当产品空间很大或跨越多个类别时,这些模型在应用问题中很常见。虽然传统上分区是先验确定的,但我们将分区作为模型参数,并提出一种贝叶斯推理方法。所面临的挑战是,需求系统通常是多变量模型,与分区指数没有条件共轭,因此无法使用吉布斯抽样。我们通过构建一个新的位置-尺度分区分布来解决这个问题,该分布可以生成随机遍历的Metropolis-Hastings提案,也可以作为先验。我们的方法在一个商店级类别需求模型的上下文中进行了说明,我们发现考虑分区不确定性对于保持模型灵活性、改进需求预测和了解需求结构非常重要。

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62第20页 统计学在经济学中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
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