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空间滞后模型中Moran's Ⅰ统计量的Bootstrap检验

引用
针对空间滞后模型的估计残差,采用Wild Bootstrap方法进行空间相关性检验;进而,基于Moran's Ⅰ统计量的经验分布,从水平扭曲和功效角度比较Bootstrap检验和渐近检验的有效性.Monte Carlo实验结果显示,在经典正态假设条件下,Bootstrap检验已然同等或优于渐近检验;在更为实际的异方差、非正态假设条件下,渐近检验显著偏离,而Bootstrap检验的水平扭曲更小、功效更高.当模型不满足经典的分布假设条件,尤其是在小样本和空间衔接密度较高情况下,与渐近检验相比,Bootstrap检验更为有效.

Moran’s Ⅰ统计量、Wild Bootstrap、水平扭曲、功效、Monte Carlo实验

30

F224.0(经济计算、经济数学方法)

国家自然科学基金70871041

2010-12-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

1537-1544

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30

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