非参数空间误差模型的截面最小二乘估计  

Profile Least Square Estimation of Nonparametric Spatial Error Model

作　　者：李坤明 陈建宝 LI Kun-ming;CHEN Jian-bao(College of Economics,Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou 350002,China;College of Mathematics and Informatics,Fujian Normal University,Fuzhou 350117,China;Fujian Provincial Engineering Technology Research Center for Public Service,Fuzhou 350117,China)

机构地区：[1]福建农林大学经济学院,福建福州350002 [2]福建师范大学数学与信息学院,福建福州350117 [3]福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心,福建福州350117

出　　处：《数理统计与管理》2020年第5期824-837,共14页Journal of Applied Statistics and Management

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(71703025);教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJC910004);福建农林大学杰出青年科研人才计划资助项目(xjq201821);福建农林大学科技创新专项基金项目(CXZX2018005);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD790029);福建省高校创新团队培育计划项目和福建师范大学创新团队项目(IRTL1704).

摘　　要：本文针对非参数空间误差模型,构建了一种截面最小二乘估计法,证明了估计量的渐近性质,同时,通过蒙特卡洛数值模拟考察了该估计方法的小样本表现,此外还将理论结果应用于我国环境库兹涅茨效应的实证检验.In this paper,we propose a profile least square estimation method for the nonparametric spatial error model,and the asymptotic property of the estimator is derived.At the same time,the small sample performance of the estimation method is investigated by means of Monte Carlo simulation.In addition,the theoretical results we obtain in this paper are applied to test the environmental Kuznets effect in China.

关 键 词：空间误差模型 非参数模型 局部线性估计 截面最小二乘估计 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计] O212.4[理学—数学]