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空间面板数据模型BootstrapLM-Error检验研究
被引量：
5
1
作者
任通先
龙志和
陈青青
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2015年第5期91-96,共6页
在误差项不服从经典分布的情形下,面板数据模型常用的空间相关性检验存在较大的偏差。本文将FDB方法引入空间面板数据模型的空间相关性检验,构建Bootstrap LM检验统计量,并通过Monte Carlo模拟实验,从水平扭曲和功效两个方面研究误差项...
在误差项不服从经典分布的情形下,面板数据模型常用的空间相关性检验存在较大的偏差。本文将FDB方法引入空间面板数据模型的空间相关性检验,构建Bootstrap LM检验统计量,并通过Monte Carlo模拟实验,从水平扭曲和功效两个方面研究误差项存在正态分布、异方差、时间序列相关等情形下,空间面板数据模型Bootstrap LM检验的有效性。Monte Carlo模拟实验结果表明,空间面板数据模型渐近LM-Error检验在误差项不服从经典正态分布时,存在较大的水平扭曲,FDB LM-Error检验则在基本不损失检验功效的前提下,有效矫正渐近检验的水平扭曲,是空间面板数据模型空间相关性LM检验更为有效的方法。
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关键词
空间面板数据模型
BOOTSTRAP方法
LM—Error检验
MONTE
CARLO模拟
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职称材料
空间误差分量模型的Bootstrap LM检验
2
作者
梁凯乔
陈青青
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第21期12-15,共4页
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...
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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职称材料
题名
空间面板数据模型BootstrapLM-Error检验研究
被引量：
5
1
作者
任通先
龙志和
陈青青
机构
华南理工大学经济与贸易学院
华南理工大学工商管理学院
广东南方广播影视传媒集团有限公司
经营管理部
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2015年第5期91-96,共6页
基金
国家自然科学基金“空间面板数据模型LM检验Bootstrap方法有效性研究”(71271088)
国家社会科学基金青年项目“市场一体化的经济增长效应研究”(11CJY010)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费项目“基于空间面板GWR模型的珠三角区域市场一体化经济增长效应研究”(2012ZM0056)
“区域市场一体化空间异质性对经济增长的影响研究”(2013XZD07)资助
文摘
在误差项不服从经典分布的情形下,面板数据模型常用的空间相关性检验存在较大的偏差。本文将FDB方法引入空间面板数据模型的空间相关性检验,构建Bootstrap LM检验统计量,并通过Monte Carlo模拟实验,从水平扭曲和功效两个方面研究误差项存在正态分布、异方差、时间序列相关等情形下,空间面板数据模型Bootstrap LM检验的有效性。Monte Carlo模拟实验结果表明,空间面板数据模型渐近LM-Error检验在误差项不服从经典正态分布时,存在较大的水平扭曲,FDB LM-Error检验则在基本不损失检验功效的前提下,有效矫正渐近检验的水平扭曲,是空间面板数据模型空间相关性LM检验更为有效的方法。
关键词
空间面板数据模型
BOOTSTRAP方法
LM—Error检验
MONTE
CARLO模拟
Keywords
Spatial Panel Data Model
Bootstrap Method
LM-Error Test
Monte Carlo Simulation
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
空间误差分量模型的Bootstrap LM检验
2
作者
梁凯乔
陈青青
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
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第21期12-15,共4页
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。
关键词
空间误差分量模型
Bootstrap抽样
LM检验
MONTE
CARLO模拟
分类号
F222.1 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空间面板数据模型BootstrapLM-Error检验研究
任通先
龙志和
陈青青
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2015
5
在线阅读
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职称材料
2
空间误差分量模型的Bootstrap LM检验
梁凯乔
陈青青
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016
0
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职称材料
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