【摘 要】
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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
【机 构】
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华南理工大学经济与贸易学院金融工程与经济发展专业,西南交通大学管理学科与工程专业,华南理工大学工商管理学院,广东南方广播影视传媒集团有限公司经营管理部
【基金项目】
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国家自然科学基金“空间面板数据模型LM检验Bootstrap方法有效性研究”(71271088);国家社会科学基金青年项目“市场一体化的经济增长效应研究”(11CJY010);中央高校基本科研业务费项目“基于空间面板GWR模型的珠三角区域市场一体化经济增长效应研究”(2012ZM0056);“区域市场一体化空间异质性对经济增长的影响研究”(2013XZD07)资助
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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。
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