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空间经济计量模型Bootstrap检验功效的仿真分析

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:7
摘 要:当误差项不满足经典的正态独立同分布假设条件时,利用Moran’sⅠ统计量的渐近分布进行空间相关性检验的功效较弱.文中把Bootstrap方法用于空间经济计量模型的空间相关性Moran’sⅠ检验统计量,
  • 【题 名】空间经济计量模型Bootstrap检验功效的仿真分析
  • 【作 者】欧变玲 龙志和 林光平
  • 【机 构】华南理工大学经济与贸易学院 广东广州510640 波特兰州立大学经济系 美国俄勒冈州波特兰市97207
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2010年 第11期 155-160页 共6页
  • 【关键词】Bootstrap检验 Moran’s Ⅰ统计量 检验功效 Monte Carlo实验
  • 【文 摘】当误差项不满足经典的正态独立同分布假设条件时,利用Moran’sⅠ统计量的渐近分布进行空间相关性检验的功效较弱.文中把Bootstrap方法用于空间经济计量模型的空间相关性Moran’sⅠ检验统计量,Monte Carlo模拟实验结果表明:从功效角度看,当误差项服从正态独立同分布时,Bootstrap检验与渐近检验同样有效,甚至优于渐近检验;当误差项不服从正态独立同分布且存在异方差时,Bootstrap检验能够有效地提高渐近检验的功效;当样本量较小时,空间相关系数和空间衔接结构等对功效有显著影响,尤其是在空间衔接密度较高的Queen矩阵和空间相关系数小于0的情况下,Bootstrap检验的功效显著大于渐近检验;当空间权重矩阵为Queen矩阵时,Bootstrap检验的功效曲线随样本量增大而从"√"型变成"V"型,对称性增强,空间衔接结构对Bootstrap检验功效的影响减弱.
 
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  • (1) Bootstrap检验,Moran’s,Ⅰ统计量,检验功效,Monte,Carlo实验
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