《表5 状态空间模型城乡收入差距各时变参数估计结果 (续)》
表4可以看出,状态空间模型估计系数SV1、SV2、SV3对应的P值均小于0.01,即它们在1%的显著性水平下均通过了显著性检验。模型的AIC值和SC值均非常小,说明所构建的模型拟合效果也很好。利用KALMAN滤波算法,估计城乡收入差距时变参数的结果如表5所示。
图表编号 | XD0066735400 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.05.01 |
作者 | 乔美华 |
绘制单位 | 聊城大学商学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
表4可以看出,状态空间模型估计系数SV1、SV2、SV3对应的P值均小于0.01,即它们在1%的显著性水平下均通过了显著性检验。模型的AIC值和SC值均非常小,说明所构建的模型拟合效果也很好。利用KALMAN滤波算法,估计城乡收入差距时变参数的结果如表5所示。
图表编号 | XD0066735400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.01 |
作者 | 乔美华 |
绘制单位 | 聊城大学商学院 |
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