本文選題：Bootstrap抽樣　切入點(diǎn)：空間相關(guān)性LM檢驗(yàn)　出處：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中對(duì)具體模型空間相關(guān)性識(shí)別一般采用以誤差項(xiàng)服從正態(tài)獨(dú)立同分布和大樣本為基礎(chǔ)的漸近LM檢驗(yàn)。然而,在實(shí)證研究中,通常樣本量有限或者誤差項(xiàng)不滿足漸近LM檢驗(yàn)假設(shè)條件,有可能出現(xiàn)空間相關(guān)性漸近LM檢驗(yàn)存在偏差。目前,在誤差項(xiàng)不滿足正態(tài)分布或者小樣本下截面數(shù)據(jù)空間計(jì)量模型的空間相關(guān)性漸近LM檢驗(yàn)難題已經(jīng)解決,而面板數(shù)據(jù)空間計(jì)量模型的漸近LM檢驗(yàn)尚未解決。本文探究有效的Bootstrap方法,并構(gòu)建Bootstrap LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,通過Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn),從水平扭曲和功效兩個(gè)角度證明Bootstrap LM檢驗(yàn)有效,為解決漸近LM檢驗(yàn)難題提供一條有效途徑,為從事實(shí)證研究的空間經(jīng)濟(jì)計(jì)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(xiàn)綜述,在闡述研究背景以及梳理相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,明確研究目的、研究?jī)?nèi)容和研究的技術(shù)路線;第二部分為固定效應(yīng)模型空間相關(guān)性檢驗(yàn)Bootstrap LM檢驗(yàn)研究思路及實(shí)驗(yàn)方案的設(shè)計(jì);第三部分是對(duì)Bootstrap LM檢驗(yàn)Monte Carlo模擬結(jié)果進(jìn)行分析并得出研究結(jié)論。通過Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)研究模型的誤差項(xiàng)服從空間相關(guān)檢驗(yàn)LM統(tǒng)計(jì)量漸近分布假設(shè)時(shí),漸近LM檢驗(yàn)和Bootstrap LM檢驗(yàn)具備良好的有限樣本性質(zhì),均為有效的統(tǒng)計(jì)量。當(dāng)誤差項(xiàng)存在異方差或者時(shí)間序列相關(guān)時(shí),漸近LM檢驗(yàn)存在嚴(yán)重的水平扭曲,致使?jié)u近LM檢驗(yàn)失效。Bootstrap LM在不損失漸近LM檢驗(yàn)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(yàn)方法。簡(jiǎn)言之,無論誤差項(xiàng)是否滿足正態(tài)獨(dú)立同分布,Bootstrap LM檢驗(yàn)較漸近LM檢驗(yàn)是為更有效的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224

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本文編號(hào)：1630184