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题名空间误差分量模型的Bootstrap LM检验
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作者
梁凯乔
陈青青
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机构
南京大学广发银行博士后科研工作站
广东南方广播影视传媒集团有限公司
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第21期12-15,共4页
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文摘
空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)传统的空间相关性LM检验存在严重的水平扭曲和较低的检验功效,导致检验统计量失效。文章将Bootstrap方法应用于SEC模型的空间相关性LM检验,提高检验统计量的有效性。Monte Carlo模拟实验表明,Bootstrap LM检验的水平受误差项分布、空间权重矩阵和样本量影响较小,并且远优于渐近LM检验,具有理想的检验水平;渐近LM检验和Bootstrap LM检验的功效均随着空间相关性的增强,及样本量的增大而增大,但Bootstrap LM检验在各种情形下均具有更高的检验功效,尤其是样本量较小时。简言之,Bootstrap LM检验是SEC模型更为优越的空间相关性检验方法。
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关键词
空间误差分量模型
Bootstrap抽样
LM检验
MONTE
CARLO模拟
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分类号
F222.1
[经济管理—国民经济]
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