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面板数据的空间Hausman检验

发布时间:2018-02-02 14:32

  本文关键词: Hausman检验 空间误差分量模型 面板数据 Monte Carlo模拟 出处:《系统工程》2012年06期  论文类型:期刊论文


【摘要】:在空间相关性存在的情形下,经典Hausman检验不再有效。以面板数据空间误差分量(Spatial ErrorComponents,SEC)模型为例,提出面板数据的空间Hausman检验,并通过Monte Carlo模拟实验比较空间Hausman检验与经典Hausman检验的有限样本性质。研究结果表明,空间Hausman检验具有较小的水平扭曲和良好的检验功效,空间权重矩阵的选取将影响检验的有限样本性质,增大样本量使得检验更为有效;经典Hausman检验虽然检验功效较大,但存在较大的水平扭曲,不适用于空间相关性存在的个体效应判定。
[Abstract]:In the case of spatial correlation, the classical Hausman test is no longer effective. The spatial error component of panel data is spatial ErrorComponents. The spatial Hausman test of panel data is proposed for example. The finite sample properties of space Hausman test and classical Hausman test are compared by Monte Carlo simulation experiment. The spatial Hausman test has small horizontal distortion and good testing effect. The selection of spatial weight matrix will affect the limited sample nature of the test and increase the sample size to make the test more effective. The classical Hausman test is not suitable for the individual effect judgment of spatial correlation because of its great efficiency but large horizontal distortion.
【作者单位】: 华南理工大学经济与贸易学院;波特兰州立大学经济系;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71071060)
【分类号】:O212.1
【正文快照】: 1引言Hausman(1978)开创性地提出了模型选择的Hausman检验,即在零假设下,存在一个一致、渐进正态并且渐进有效的估计量β∧0,但在备择假设下,β∧0有偏且不一致[1]。同时,存在另一个估计量β∧1,在零假设和备择假设下都是一致估计量。令β∧0-β~AN(0,V0),β∧1-β~AN(0,V1)

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