6.2 空间计量模型.ppt

五、模型检验 常用检验原理 模型设定检验 模型参数检验 空间计量经济学模型检验 Moran I 检验 基于LM原理的模型检验 空间异质性检验 空间模型非嵌套检验 1、模型设定检验原理 Hausman设定检验 Hausman证明：如果有两个一致估计量，并且其中一个是有效估计量，则有 利用这一结论，可以检验解释变量与残差的正交性。 另一种常用的模型设定检验，是通过检验模型估计后的残差。 通过残差的二次形式（或者加权二次形式）满足Chi-square分布，来检验模型的总体设定是否正确。 由于模型设定正确依赖于正交性、模型残差结构、估计量的应用等一系列假设，所以这一类设定检验的备则假设不唯一。 2、模型参数检验原理 3、空间模型Moran I检验 4、空间模型LM检验 5、基于检验的模型设定 Moran I检验，如果不拒绝则模型为单方程模型 如果拒绝Moran I检验的原假设，则需要考虑基于LM检验的空间模型设定 如果自回归检验拒绝原假设，而残差自回归检验不拒绝，则模型为空间自回归模型；反之，为残差自回归模型 如果自回归和残差自回归模型检验均显著拒绝原假设，则需要做两个robust检验。如果存在自回归后残差检验不显著，而存在残差后自回归显著，则选择自回归模型。反之，选择残差模型。 6、空间非嵌套检验 嵌套检验是指，原假设与备则假设可以写在一个广义嵌套模型中。通常原假设是有广义模型加上一定的约束条件得到的。 当我们无法将原假设与备则假设写在一个广义模型中时，便遇到了非嵌套检验的问题。例如，两个备选空间矩阵之间进行选择的问题。 非嵌套检验——Cox似然比检验、伪嵌套检验、包罗原理检验。 六、总结 优点 计量的角度 提高模型估计的有效性 经济学的角度 经济关系分析的新工具 缺点 空间大样本理论不完善 空间结构设定方法 估计和检验方法严重依赖样本数量 发展 空间关系的设定 新的空间计量经济学模型 新的估计方法及其小样本性质 检验方法以及小样本检验效力 应用 环境和农业问题 Bockstael（1996） Anselin（2001a） Nelson和Hellerstein（1997） Kim、Phillps和Anselin（2003） Murdoch、Sandler和Sargent（1997） 就业与人力资源问题 Molho（1995） Buettner（1999） Aragon等人（2003） 知识扩散问题 Anselin、Varga和Acs（1997） 经济增长与发展问题 Fingleton（1999a） Rey和 Montouri（1999） Le Gallo和Ertur（2003） Mossi等人（2003） 城市与区域发展的相关问题 Ellen、Mijanovich和Dillman（2001） Anselin（1988） 房地产与住房价格问题 Basu和Thibodeau（1998） Gelfand（1998） Barry和Sirmans（1998） Pace、 Pace等人（1998） 空间相关性对于个体决策的影响问题 Brueckner（1998） Bivand和Szymanski（2000） Case、Rosen和Hines（1993） 空间panel data模型 空间误差合成模型（Kelejian和Robinson（1995）） 空间系数扩展模型（Casetti和Poon（1995）） 空间联立方程模型（Rey和Boarnet（2004）） 空间动态模型（Lee（2006，working paper）） 空间受限模型（二元选择模型等） 四、模型估计方法 截面模型估计 IV GS2SLS GMM ML Bootstrap方法 1、截面模型IV估计 IV方法存在的问题 IV估计量不是有效估计量（没有对方差协方差矩阵进行加权） 不能直接对存在残差自回归的空间模型进行估计 2、截面模型GS2SLS估计 基于Amemiya（1974）的非线性2SLS方法 Kelejian和Prucha（1998，1999，2002，2004）发展了广义空间矩估计方法（general spatial method of moments），主要过程分为三步 单方程估计——GS2SLS估计量，受限信息估计量 多方程估计——GS3SLS估计量，完全信息估计量 相比于ML估计量，GS2SLS估计量的最大