空间误差分量模型的Bootstrap LM检验

作者：梁凯乔; 陈青青

来源：统计与决策, 2016, (21): 12-15.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2016.21.003

• 空间误差分量模型
• Bootstrap抽样
• LM检验
• Monte Carlo模拟

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。

• 单位
  南京大学; 广发银行博士后科研工作站; 南方广播影视传媒集团