本文選題：Bootstrap抽樣　切入點：空間相關性LM檢驗　出處：《華南理工大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：空間經(jīng)濟計量分析中對具體模型空間相關性識別一般采用以誤差項服從正態(tài)獨立同分布和大樣本為基礎的漸近LM檢驗。然而,在實證研究中,通常樣本量有限或者誤差項不滿足漸近LM檢驗假設條件,有可能出現(xiàn)空間相關性漸近LM檢驗存在偏差。目前,在誤差項不滿足正態(tài)分布或者小樣本下截面數(shù)據(jù)空間計量模型的空間相關性漸近LM檢驗難題已經(jīng)解決,而面板數(shù)據(jù)空間計量模型的漸近LM檢驗尚未解決。本文探究有效的Bootstrap方法,并構建Bootstrap LM檢驗統(tǒng)計量,通過Monte Carlo模擬實驗,從水平扭曲和功效兩個角度證明Bootstrap LM檢驗有效,為解決漸近LM檢驗難題提供一條有效途徑,為從事實證研究的空間經(jīng)濟計量分析工作者提供有效的分析工具。本文分為三大部分:第一部分為緒論和文獻綜述,在闡述研究背景以及梳理相關文獻基礎上,明確研究目的、研究內容和研究的技術路線;第二部分為固定效應模型空間相關性檢驗Bootstrap LM檢驗研究思路及實驗方案的設計;第三部分是對Bootstrap LM檢驗Monte Carlo模擬結果進行分析并得出研究結論。通過Monte Carlo模擬實驗表明,當研究模型的誤差項服從空間相關檢驗LM統(tǒng)計量漸近分布假設時,漸近LM檢驗和Bootstrap LM檢驗具備良好的有限樣本性質,均為有效的統(tǒng)計量。當誤差項存在異方差或者時間序列相關時,漸近LM檢驗存在嚴重的水平扭曲,致使?jié)u近LM檢驗失效。Bootstrap LM在不損失漸近LM檢驗的功效下,能夠有效地校正其的水平扭曲,是為更理想的檢驗方法。簡言之,無論誤差項是否滿足正態(tài)獨立同分布,Bootstrap LM檢驗較漸近LM檢驗是為更有效的檢驗統(tǒng)計量。
[Abstract]:Spatial econometric analysis to identify the specific model of spatial correlation is generally used to test the asymptotic LM error obeys normal distribution and independent sample basis. However, in the empirical study, usually limited sample size or the error does not satisfy asymptotic LM test assumptions, there may be spatial correlation asymptotic LM test deviation at present, the error does not meet the normal distribution or cross-sectional data of spatial econometric model under small sample asymptotic spatial correlation problems of LM testing has been solved, and the asymptotic LM test the spatial panel data model has not been solved. This paper explore Bootstrap effective method, and construct the Bootstrap LM test statistic by Monte Carlo simulation, from the two point level distortion and efficacy that Bootstrap LM test effectively, provide an effective way to solve the problem of asymptotic LM test, in fact Spatial econometric analysis of research workers to provide an effective analytical tool. This paper is divided into three parts: the first part is the introduction and literature review, in this research background and review of relevant literature on the basis of a clear research purpose, research contents and technical route; the second part is the design of fixed effect model spatial correlation test Bootstrap LM test research and experimental plan; the third part is on the Bootstrap LM test Monte Carlo simulation results were analyzed and conclusions. Through Monte Carlo simulation experiments show that the error of the model when the spatial correlation test LM obey the asymptotic distribution assumption, asymptotic LM test and Bootstrap LM test has good finite sample properties are. For the effective statistics. When the error heteroscedasticity or time series, the asymptotic LM test there is a serious water Flat twist, resulting in failure of.Bootstrap LM in the asymptotic LM test without loss of asymptotic LM test function, can effectively correct the level of distortion, is an ideal method for inspection. In short, regardless of whether the error satisfies the normal i.i.d. LM test is asymptotically Bootstrap, LM test is test statistic for more effective.

【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【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(shù)中參數(shù)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(shù)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(jīng)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(shù)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(jīng)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(jīng)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(jīng)濟增長關系:基于Bootstrap仿真方法的實證檢驗[J];數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)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(jīng)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(shù)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(shù)量經(jīng)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(chǎn)品中重金屬硒的含量特征分析[A];山東出入境檢驗檢疫局專刊[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(chǎn)率變動的Bootstrap—Malmquist指數(shù)分析(1980-2005)[A];經(jīng)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(jīng)大學;2014年

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

4 李金洲;基于參數(shù)Bootstrap-核密度估計的數(shù)控機床Bayes可靠性評估方法研究[D];燕山大學;2016年

5 劉嬌嬌;Bootstrap方法的正態(tài)改進與在準備金提取中的應用[D];鄭州大學;2016年

6 顧婉琪;基于Bootstrap的分級基金績效評價研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2016年

7 張偉鋒;基于Bootstrap-DEA模型的效率得分研究[D];華中師范大學;2016年

8 魏強;基于Bootstrap和地圖API高校課程管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];江西農業(yè)大學;2016年

9 黃靜靜;基于圖像塊先驗和Bootstrap的圖像去噪算法研究[D];西安電子科技大學;2015年

10 李文麗;空間面板數(shù)據(jù)固定效應模型Bootstrap LM檢驗有效性研究[D];華南理工大學;2016年

，

本文編號：1630184