【摘 要】
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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,
【机 构】
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中山大学岭南学院,华润金控投资有限公司
【基金项目】
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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)
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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。
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