具有空間相依誤差的面板數(shù)據(jù)自回歸模型及參數(shù)估計(jì)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算實(shí)現(xiàn).pdf

1、傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)考慮變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，如兩變量的相關(guān)系數(shù)等，但并不重視變量間的空間相依關(guān)系。例如面板數(shù)據(jù)，當(dāng)確定某個(gè)觀測個(gè)體后，我們有這個(gè)個(gè)體的一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。我們考慮每個(gè)時(shí)間序列中某時(shí)刻的觀測、誤差、誤差的方差等與以前時(shí)刻相應(yīng)觀測值之間的聯(lián)系，創(chuàng)立了經(jīng)典的時(shí)間序列分析，其中包括AR模型、MA模型、ARCH模型等重要的時(shí)間序列模型，它們對解釋同一變量在時(shí)間上的相依性和相關(guān)的預(yù)測上起到了重要作用。 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和理論研究的發(fā)展，越來

2、越多的文獻(xiàn)和研究注意到變量的空間相依性上。例如相鄰兩個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展有無類似或相反的特性等，或者說具有類似性質(zhì)(或相反性質(zhì))的變量有沒有聚集或者發(fā)散的趨勢。對面板數(shù)據(jù)而言，當(dāng)時(shí)間停留在某一時(shí)刻之后，得到的不是一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而是所有變量在特定時(shí)刻的觀測值?？臻g統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的興趣就在于發(fā)掘這些觀測值之間是否存在空間的相依性和探索這種相依性到底有多大。空間統(tǒng)計(jì)學(xué)與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)最大的區(qū)別在于引入了“鄰近性”的概念，并用數(shù)值方法刻畫出相鄰

3、關(guān)系的緊密程度。鄰近性具有狹義和廣義的區(qū)別。狹義的鄰近可以指空間的鄰近：廣義的鄰近可以是某種屬性的鄰近。在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們通常利用一個(gè)空間權(quán)重矩陣表示空間的相鄰性。類似于時(shí)間序列分析中的自回歸、移動(dòng)平均模型，空間統(tǒng)計(jì)學(xué)中主要的三種模型是空間自回歸(SAR)、空間移動(dòng)平均(SMA)和空間誤差成分模型(SEC)，后者是最近由Kelejian和Robinson(1998)[16]提出的。在前人研究的基礎(chǔ)上，在本文中提出了一類誤差具有空間

4、相依結(jié)構(gòu)的面板數(shù)據(jù)一階自回歸模型，并給出了相應(yīng)的兩步參數(shù)估計(jì)方法。第二步中估計(jì)空間相關(guān)性系數(shù)的估計(jì)方法利用了Kelejian和Prucha(1999)的空間模型的廣義矩估計(jì)方法(GMM)。本文中還給出大樣本長時(shí)間及小樣本長時(shí)間的面板數(shù)據(jù)蒙特卡洛模擬的R程序和計(jì)算結(jié)果，并與普通最小二乘估計(jì)的結(jié)果對比，證明了普通最小二乘在模型的解釋變量具有空間相依性的情況下對參數(shù)的估計(jì)失效。我們還發(fā)現(xiàn)在標(biāo)準(zhǔn)差較小和較大時(shí)，GMM方法會(huì)失效。 本文內(nèi)

5、容安排如下：在引言中我們簡要介紹了空間統(tǒng)計(jì)學(xué)及其顯著的特點(diǎn)；第一章中主要介紹了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中最常用的三種模型；第二章我們提出了誤差具有空間相依結(jié)構(gòu)的面板一階自回歸模型，并概述了面板數(shù)據(jù)分別在具有空間相關(guān)性和無空間相關(guān)性時(shí)的單位根檢驗(yàn)方法，簡述了一些對空間自相關(guān)回歸模型的參數(shù)估計(jì)方法；第三章給出了對所提出模型的參數(shù)估計(jì)的蒙特卡洛結(jié)果，證明了較大、較小方差下GMM估計(jì)失效及普通最小二乘在估計(jì)具有空間相關(guān)的解釋變量的系數(shù)會(huì)失效；在附錄中給出