空间滞后门限回归模型的估计  被引量:2

Estimation of Spatial Lag Threshold Regression Model

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作  者:禚铸瑶 ZHUO Zhu-yao(Lingnan(University)College,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China;China Resources Financial Holding Co.,Ltd,Shenzhen 518000,China)

机构地区:[1]中山大学岭南学院,广东广州510275 [2]华润金控投资有限公司,广东深圳518000

出  处:《统计与信息论坛》2021年第3期3-19,31,共18页Journal of Statistics and Information

基  金:国家社会科学基金项目“半参数变系数空间自回归模型的理论及应用研究”(16BTJ018);教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“集聚经济下的中国地方政府财税行为研究”(15JJD790029);福建省自然科学基金项目“几类新的变系数空间自回归模型的估计和应用研究”(2017J01396);中国博士后科学基金第67批面上项目“一类新的门限空间模型的估计与应用”(2020M672910)。

摘  要:为了解决变量空间相关性的存在对模型拟合的影响,捕捉数据截断特征,提高解释力度,提出了一类新的空间滞后门限回归模型,导出其截面极大似然估计量,证明其估计量的大样本性质,Monte Carlo数值模拟了估计量的小样本表现。研究结果表明:(1)大样本情形下,参数估计量具有相合性和渐近正态性;(2)小样本情形下,估计量的精度随样本量的增加而提高,敏感度随样本量的增加而降低;(3)空间复杂程度对空间相关系数的估计量影响较大,对其他估计量的影响较小。该研究结果为空间权重矩阵和样本量的选择提供了有价值的参考。In order to detect the influence of the existence of spatial correlation and sample splitting feature on the fitting of model and to improve the explanatory power,a new class of spatial lag threshold regression model is proposed.Derive the profile maximum likelihood estimators(PMLEs),prove the large sample property and show their finite sample performances by Monte Carlo simulation.The results are summarized as follows:(1)In large samples,the PMLEs are consistent and the estimators of explanatory variables are asymptotically normal;(2)In finite samples,the precision of estimators increases and the sensitivity of estimators decreases with the growth in sample size;(3)The complexity of spatial weights matrix has a notable impact on the estimator of the spatial correlation coefficient but a weak impact on the other estimators.Besides,a reference is put forward for the selection of appropriate spatial weights matrix and sample size.

关 键 词:空间滞后门限模型 截面极大似然估计 Monte Carlo模拟 

分 类 号:F224.0[经济管理—国民经济]

 

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