数量经济学欧变玲空间经济计量模型Moran检验的Bootstrap渐近改进.ppt

数量经济学欧变玲空间经济计量模型Moran检验的Bootstrap渐近改进￿￿￿￿Still￿waters￿run￿deep.流静水深流静水深,人静心深人静心深￿￿￿￿Where￿there￿is￿life,￿there￿is￿hope有生命必有希望有生命必有希望 观测值独立观测值独立 观测值相关观测值相关 矛盾矛盾 空间经济计量学空间经济计量学 缘缘 起起 理论基础理论基础 现实情况现实情况 传统经济计量传统经济计量 学和统计学学和统计学 经济管理经济管理 实证研究实证研究 2 构建经济计量模型构建经济计量模型 检验空间相关性是否存在检验空间相关性是否存在 否否是是 选择空间经济计量模型选择空间经济计量模型 LM-lag检验检验 LM-error检验检验 估计空间经济计量模型估计空间经济计量模型 检验空间相关性是否仍存在检验空间相关性是否仍存在 2SLS或或GMM方法方法 ML方法方法 完成空间经济计量分析完成空间经济计量分析 是是是是3 构建经济计量模型构建经济计量模型 检验空间相关性是否存在检验空间相关性是否存在 否否是是 选择空间经济计量模型选择空间经济计量模型 LM-lag检验检验 LM-error检验检验 估计空间经济计量模型估计空间经济计量模型 检验空间相关性是否仍存在检验空间相关性是否仍存在 2SLS或或GMM方法方法 ML方法方法 完成空间经济计量分析完成空间经济计量分析 是是是是4 构建经济计量模型构建经济计量模型 检验空间相关性是否存在检验空间相关性是否存在 否否是是 选择空间经济计量模型选择空间经济计量模型 LM-lag检验检验 LM-error检验检验 估计空间经济计量模型估计空间经济计量模型 检验空间相关性是否仍存在检验空间相关性是否仍存在 2SLS或或GMM方法方法 ML方法方法 完成空间经济计量分析完成空间经济计量分析 是是是是5Moran检验检验 (Cliff & Ord, 1981)n原原 假假 设：设：线性回归模型OLS估计残差间空间无关n备则假设：备则假设：线性回归模型OLS估计残差间空间相关nMoran检验统计量表达式检验统计量表达式： 其中，e是线性回归模型 的OLS估计残差。

6Moran检验有效的前提条件检验有效的前提条件 实证研究中的现实问题实证研究中的现实问题大样本大样本 误差服从独立同分布误差服从独立同分布 有限样本有限样本误差不服从独立同分误差不服从独立同分布布 理想与现实理想与现实7缘缘 生生 在有限样本或模型误差不满足在有限样本或模型误差不满足Moran检验的经典检验的经典假设，存在异方差或分布未知情况下，如何检验假设，存在异方差或分布未知情况下，如何检验研究对象间的空间关系？研究对象间的空间关系？8 通过文献研究，本文尝试利用通过文献研究，本文尝试利用Bootstrap方法构造空方法构造空间相关检验统计量，解决有限样本或模型误差不服间相关检验统计量，解决有限样本或模型误差不服从正态独立同分布情况下的空间相关性检验难题从正态独立同分布情况下的空间相关性检验难题9Bootstrap简介简介 19791979年，美国斯坦福大学年，美国斯坦福大学EfronEfron教授在归纳前人研教授在归纳前人研究成果的基础上，提出了根据给定的原始样本复制究成果的基础上，提出了根据给定的原始样本复制观测信息，不需要进行分布假设或增加新的样本信观测信息，不需要进行分布假设或增加新的样本信息，对总体的分布特性进行统计推断的一种非参数息，对总体的分布特性进行统计推断的一种非参数统计方法。

统计方法10Bootstrap方法研究方法研究uBootstrap方法在传统经济计量领域的单位根检验、参数方法在传统经济计量领域的单位根检验、参数显著性的显著性的T检验和协整检验等方面的有效性已得到证明和检验和协整检验等方面的有效性已得到证明和广泛应用广泛应用uBootstrap方法在空间经济计量领域的应用研究最近开始方法在空间经济计量领域的应用研究最近开始受到研究者的关注，理论研究还是一片空白受到研究者的关注，理论研究还是一片空白11 本文的前期研究利用本文的前期研究利用Monte Carlo实验，研究实验，研究Bootstrap方法用于空间相关性方法用于空间相关性Moran检验的有效性结果显示：检验的有效性结果显示：利用利用Bootstrap方法构建空间相关性检验统计量，能够有方法构建空间相关性检验统计量，能够有效地解决空间相关性检验难题效地解决空间相关性检验难题Bootstrap方法研究方法研究12研究命题研究命题 利用利用Bootstrap方法构建方法构建Moran统计量，检验线性回归模型统计量，检验线性回归模型OLS估计残差间的空间相关性（简称估计残差间的空间相关性（简称“Bootstrap Moran检验检验”）是否可行？理论依据是什么，即是否能够利用数）是否可行？理论依据是什么，即是否能够利用数理知识，证明理知识，证明Bootstrap Moran检验的有效性呢？检验的有效性呢？13研究思路研究思路uBootstrap方法有效性的数理推导大致可以从三个角度出发方法有效性的数理推导大致可以从三个角度出发（（1））统计量及其统计量及其Bootstrap检验统计量；检验统计量； （（2）统计量及其）统计量及其Bootstrap检验统计量的临界值；检验统计量的临界值； （（3）统计量及其）统计量及其Bootstrap检验统计量的检验统计量的P值。

值u利用统计量分布函数的利用统计量分布函数的Edgeworth展开研究展开研究Bootstrap方法有方法有效性颇具代表性，本文基于此展开数理证明工作效性颇具代表性，本文基于此展开数理证明工作 14数理推导结论数理推导结论 当模型误差满足常见空间相关性检验当模型误差满足常见空间相关性检验Moran’s I统计量统计量渐近分布的经典假设时，渐近检验的收敛速度渐近分布的经典假设时，渐近检验的收敛速度 当模型误差满足常见空间相关性检验当模型误差满足常见空间相关性检验Moran’s I统计量统计量渐近分布的经典假设时，渐近分布的经典假设时，Bootstrap Moran检验的收敛速检验的收敛速度度 1215 简言之，当模型误差服从正态独立同分布时，利用简言之，当模型误差服从正态独立同分布时，利用Bootstrap方法构建统计量，进行空间相关性方法构建统计量，进行空间相关性Moran’s I检验，收敛速度提高，空间经济计量模型检验，收敛速度提高，空间经济计量模型Moran检验检验获得获得Bootstrap渐近改进。

渐近改进Bootstrap Moran检验具有检验具有更好的有限样本性质更好的有限样本性质16数理推导结论数理推导结论 当模型误差满足常见空间相关性检验当模型误差满足常见空间相关性检验Moran’s I统计统计量渐近分布的经典假设，存在异方差或分布未知时，量渐近分布的经典假设，存在异方差或分布未知时， Moran’s I统计量的渐近理论失效，统计量的渐近理论失效，Bootstrap Moran检检验则能够有效地进行空间相关性检验验则能够有效地进行空间相关性检验 317 概言之，当有限样本或模型误差不满足概言之，当有限样本或模型误差不满足Moran’s I统计量统计量渐近分布的经典假设条件时，数理推导结果显示：渐近分布的经典假设条件时，数理推导结果显示：Bootstrap Moran检验能够更有效地检验模型检验能够更有效地检验模型OLS估计估计残差间的空间相关性残差间的空间相关性1819。