本文選題：空間誤差分量模型　切入點：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)的空間相關性LM檢驗存在嚴重的水平扭曲和較低的檢驗功效,導致檢驗統(tǒng)計量失效。文章將Bootstrap方法應用于SEC模型的空間相關性LM檢驗,提高檢驗統(tǒng)計量的有效性。Monte Carlo模擬實驗表明,Bootstrap LM檢驗的水平受誤差項分布、空間權重矩陣和樣本量影響較小,并且遠優(yōu)于漸近LM檢驗,具有理想的檢驗水平;漸近LM檢驗和Bootstrap LM檢驗的功效均隨著空間相關性的增強,及樣本量的增大而增大,但Bootstrap LM檢驗在各種情形下均具有更高的檢驗功效,尤其是樣本量較小時。簡言之,Bootstrap LM檢驗是SEC模型更為優(yōu)越的空間相關性檢驗方法。
[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有限公司;
【分類號】：F224

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 杜江;陳希鎮(zhèn);于波;;Archimedean Copula函數中參數的Bootstrap估計[J];統(tǒng)計與決策;2009年12期

2 潘海濤;;Bootstrap方法在非參數核估計中的研究與應用[J];統(tǒng)計與決策;2010年23期

3 李德旺;;Bootstrap法在核估計中的應用展望[J];經濟研究導刊;2012年25期

4 方濤;黃麗琨;;動態(tài)修正貝葉斯估計的Bootstrap調整[J];統(tǒng)計與決策;2008年01期

5 張連增;段白鴿;;基于非參數Bootstrap方法的隨機性鏈梯法及R實現(xiàn)[J];統(tǒng)計與決策;2012年21期

6 賀磊;;中國信貸增長與保險發(fā)展關系的動態(tài)分析——基于bootstrap仿真的實證研究[J];財經理論與實踐;2013年03期

7 謝益輝;朱鈺;;Bootstrap方法的歷史發(fā)展和前沿研究[J];統(tǒng)計與信息論壇;2008年02期

8 李昊;;面板單位根檢驗的Bootstrap比較[J];統(tǒng)計與決策;2008年19期

9 丁先文;鄒舒;林金官;;Bootstrap方法與經典方法在區(qū)間估計中的比較[J];統(tǒng)計與決策;2012年23期

10 董直慶;滕建洲;;我國財政與經濟增長關系:基于Bootstrap仿真方法的實證檢驗[J];數量經濟技術經濟研究;2007年01期

相關會議論文 前8條

1 王生云;;基于Bootstrap的浙江省水庫經營狀況影響因素研究[A];中國原水論壇專輯[C];2010年

2 趙金良;馮敬海;宋立新;;具有MA(q)誤差線性模型中協(xié)方差陣參數的分步估計方法及其Bootstrap估計[A];中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會第12屆學術年會論文集[C];2005年

3 王朝;高敬雅;;基于Bootstrap方法估計的二手車價格回歸模型[A];北京市第十六次統(tǒng)計科學研討會獲獎論文集[C];2011年

4 江海峰;陶長琪;;DF模式下第三種單位根檢驗的Bootstrap檢驗研究[A];21世紀數量經濟學（第14卷）[C];2013年

5 龔方;于仕超;昃向君;周保華;郭曙超;呂ZS;;Bootstrap模擬取樣對進口豆類產品中重金屬硒的含量特征分析[A];山東出入境檢驗檢疫局�？痆C];2012年

6 羅巍;張春華;譚源源;陳循;;基于Bootstrap的貯存可靠度置信下限評估[A];2009年全國機械可靠性技術學術交流會暨第四屆可靠性工程分會成立大會論文集[C];2009年

7 劉貫春;岳意定;賀磊;;我國保險業(yè)與信貸業(yè)作用關系的動態(tài)分析——基于Bootstrap仿真的滑動窗口VAR模型[A];第八屆（2013）中國管理學年會——金融分會場論文集[C];2013年

8 王亞華;吳凡;王爭;;交通行業(yè)生產率變動的Bootstrap—Malmquist指數分析(1980-2005)[A];經濟學（季刊）第7卷第3期[C];2008年

相關博士學位論文 前2條

1 王艷芳;基于bootstrap法與混合威布爾分布的拖拉機可靠性評估模型與應用研究[D];東北農業(yè)大學;2016年

2 句彥偉;幾類多尺度非線性隨機模型與SAR圖像Bootstrap分割研究[D];西北工業(yè)大學;2007年

相關碩士學位論文 前10條

1 葛利丹;基于Bootstrap的擴散過程檢驗[D];南京理工大學;2015年

2 楊娜;基于Bayesian Bootstrap方法的準備金風險度量研究[D];天津財經大學;2014年

3 瞿開毅;幾類重復觀測數據模型的Bootstrap推斷[D];北方工業(yè)大學;2016年

4 馬亮;淺分岐水平下系統(tǒng)發(fā)生樹的bootstrap研究[D];重慶師范大學;2012年

5 高國楷;基于非參數Bootstrap的風速波動建模及預測[D];西南交通大學;2013年

6 毛平;Bootstrap方法及其應用[D];湘潭大學;2013年

7 李偉杰;空間面板數據混合模型Bootstrap檢驗研究[D];華南理工大學;2014年

8 李勇;兩個及多個多維樣本位置參數相等性的bootstrap檢驗[D];中國礦業(yè)大學（北京）;2005年

9 戶鵬軍;基于bootstrap方法對廣東社會消費品零售額面板數據的實證研究[D];華南理工大學;2012年

10 曾，

本文編號：1718119