本文選題：空間誤差分量模型　切入點(diǎn)：Bootstrap抽樣　出處：《統(tǒng)計與決策》2016年21期

【摘要】：空間誤差分量模型(Spatial Error Components,SEC)傳統(tǒng)的空間相關(guān)性LM檢驗(yàn)存在嚴(yán)重的水平扭曲和較低的檢驗(yàn)功效,導(dǎo)致檢驗(yàn)統(tǒng)計量失效。文章將Bootstrap方法應(yīng)用于SEC模型的空間相關(guān)性LM檢驗(yàn),提高檢驗(yàn)統(tǒng)計量的有效性。Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)表明,Bootstrap LM檢驗(yàn)的水平受誤差項(xiàng)分布、空間權(quán)重矩陣和樣本量影響較小,并且遠(yuǎn)優(yōu)于漸近LM檢驗(yàn),具有理想的檢驗(yàn)水平;漸近LM檢驗(yàn)和Bootstrap LM檢驗(yàn)的功效均隨著空間相關(guān)性的增強(qiáng),及樣本量的增大而增大,但Bootstrap LM檢驗(yàn)在各種情形下均具有更高的檢驗(yàn)功效,尤其是樣本量較小時。簡言之,Bootstrap LM檢驗(yàn)是SEC模型更為優(yōu)越的空間相關(guān)性檢驗(yàn)方法。
[Abstract]:Spatial Error components (SECs) traditional spatial correlation LM test has serious horizontal distortion and low efficiency, which leads to the failure of test statistics.In this paper, the Bootstrap method is applied to the spatial correlation LM test of the SEC model, and the effectiveness of the test statistics is improved. The Monte Carlo simulation experiment shows that the level of the bootstrap LM test is influenced by the error term distribution, the spatial weight matrix and the sample size are less affected.The efficacy of asymptotic LM test and Bootstrap LM test increase with the increase of spatial correlation and sample size.However, Bootstrap LM test is more effective in all kinds of cases, especially in small sample size.In short, bootstrap LM test is a better spatial correlation test method for SEC model.
【作者單位】： 南京大學(xué)廣發(fā)銀行博士后科研工作站;廣東南方廣播影視傳媒集團(tuán)有限公司;
【分類號】：F224

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本文編號：1718119