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摘要
空间数据的异质性、空间权重的内生性和解释变量的高维特征会给空间相依数据分析带来重大挑战.本文基于Expectile回归的稳健估计优势和惩罚压缩的有效降维能力,分别在外生空间和内生空间权重矩阵条件下,给出高维空间滞后模型未知参数的两步与三步惩罚Expectile估计,并在常规正则条件下证明所提出估计的相合性和变量选择的Oracle性质.数值模拟显示,两步估计法能有效处理外生空间权重矩阵条件下的稳健统计问题,同时三步估计法在外生空间和内生空间权重条件下均有优良表现.最后,通过分析我国市域空气质量与经济发展的关系,进一步验证所提出方法的有效性.
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