统计研究
統計研究
통계연구
Statistical Research
2015年
5期
91-96
,共6页
空间面板数据模型%Bootstrap方法%LM-Error检验%Monte Carlo模拟
空間麵闆數據模型%Bootstrap方法%LM-Error檢驗%Monte Carlo模擬
공간면판수거모형%Bootstrap방법%LM-Error검험%Monte Carlo모의
在误差项不服从经典分布的情形下,面板数据模型常用的空间相关性检验存在较大的偏差.本文将FDB方法引入空间面板数据模型的空间相关性检验,构建Bootstrap LM检验统计量,并通过Monte Carlo模拟实验,从水平扭曲和功效两个方面研究误差项存在正态分布、异方差、时间序列相关等情形下,空间面板数据模型Bootstrap LM检验的有效性.Monte Carlo模拟实验结果表明,空间面板数据模型渐近LM-Error检验在误差项不服从经典正态分布时,存在较大的水平扭曲,FDB LM-Error检验则在基本不损失检验功效的前提下,有效矫正渐近检验的水平扭曲,是空间面板数据模型空间相关性LM检验更为有效的方法.
在誤差項不服從經典分佈的情形下,麵闆數據模型常用的空間相關性檢驗存在較大的偏差.本文將FDB方法引入空間麵闆數據模型的空間相關性檢驗,構建Bootstrap LM檢驗統計量,併通過Monte Carlo模擬實驗,從水平扭麯和功效兩箇方麵研究誤差項存在正態分佈、異方差、時間序列相關等情形下,空間麵闆數據模型Bootstrap LM檢驗的有效性.Monte Carlo模擬實驗結果錶明,空間麵闆數據模型漸近LM-Error檢驗在誤差項不服從經典正態分佈時,存在較大的水平扭麯,FDB LM-Error檢驗則在基本不損失檢驗功效的前提下,有效矯正漸近檢驗的水平扭麯,是空間麵闆數據模型空間相關性LM檢驗更為有效的方法.
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