基于统计检验的空间计量经济模型选择方法
前言
当前空间计量模型的实证研究中,国内的文献均是基于LM检验的空间自相关和空间误差模型进行选择与分析,但是LM检验确实存在局限性。故此,需要对空间计量模型选择进行一个阐述。下列出现在空间计量模型选择方法。
原理 | 方法 |
---|---|
基于统计检验方法 | Moran指数检验、LM检验 |
基于极大似然方法 | AIC、BIC、HQC、QAIC |
基于模型后验概率的贝叶斯选择方法 | |
基于MCMC的空间计量模型选择方法 |
1.Moran指数检验
Moran指数反映空间邻接与邻近单元的相似程度,即空间相关性。
H o = 模型不存在空间相关性 H_o=模型不存在空间相关性 Ho=模型不存在空间相关性
局限:只用于检验空间相关性,无法确定是空间自回归还是空间残差相关。
结论:Moran方法并不能起选择模型的作用。
衍生知识:
- 莫兰指数分为全局莫兰指数(GlobalMoran’s I)和安瑟伦局部莫兰指数(AnselinLocal Moran’s I)
- Moran’s I >0表示空间正相关性,其值越大,空间相关性越明显。Moran’s I <0表示空间负相关性,其值越小,空间差异越大,否则,Moran’s I = 0,空间呈随机性。
n n n区域空间单元总数
W W W权重矩阵
X X X变量
S 2 S^2 S2变量方差
为地理单元相互之间邻接关系的权重矩阵。空间权重矩阵可以根据邻接标准或距离标准来度量,邻接标准将空间单元的1,把不连接的定义为0。距离标准是根据一定范围内的定义为1,把距离之外的定义为0。
Geary’s C指数
Geary’s C指数也是全局聚类检验的一个指数。
Geary’s C指数的形式和莫兰指数很相似,区别主要在于交叉乘积项不同:Moran’s I的交叉乘积项为,Geary’s C的交叉乘积项为;
Geary’s C指数的范围在0-2之间,其中0 < C<1表示正相关,1<C<2表示负相关。
2.LM检验
这是个基于LM的检验统计量如下:
- 1.LM-Error统计量,不存在空间自回归时空间残差相关的LM检验。原假设,是模型残差不存在空间相关。
- 2.LM-Lag统计量,不存在空间残差相关时空间自回归效应的LM检验,原假设,是模型残差不存在空间相关。
- 3.Robust LM-Error统计量-存在空间自回归时,空间残差相关的LM检验,原假设,是模型仍然是残差不存在空间相关。
- 4.Robust LM-Lag统计量,存在空间残差相关性时空间自回归效应的LM检验,原假设,是模型仍然是残差不存在空间相关。
例子:
为确定是使用空间滞后模型SLM还是空间误差模型SEM,需要进行模型的选择。先采用最小二乘法(OLS)对模型进行估计,然后比较拉格朗日乘数LM的显著性。如果LM-lag统计上的显著性高于LM-error,同时,Robust LM-lag显著性高于Robust LM-error,则使用空间滞后模型SLM。反之,LM-lag统计上的显著性低于LM-error,同时,Robust LM-lag显著性低于Robust LM-error,则使用空间误差模型SEM。
选择流程图:
3.基于信息准则的空间计量模型选择方法
3.1 赤池信息准则:AIC
A I C = − 2 l n ( L ) + 2 k AIC=-2ln(L)+2k AIC=−2ln(L)+2k
l n ( L ) ln(L) ln(L)极大对数似然函数, k k k参数个数。AIC越小越好。
3.1 贝叶斯信息准则:BIC
B I C = − 2 l n ( L ) + k ∗ l n ( n ) BIC=-2ln(L)+k*ln(n) BIC=−2ln(L)+k∗ln(n)
n n n样本量。AIC越小越好。
3.1 Hannan-Quinn准则:HQ
H Q = − 2 l n ( L ) + k ∗ l n [ l n ( n ) ] HQ=-2ln(L)+k*ln[ln(n)] HQ=−2ln(L)+k∗ln[ln(n)]
注意,HQ和BIC类似,选择的模型比AIC更加精简。
3.1 数据过度离散情况下的信息准则:QAIC
Q A I C = 2 k − 2 V I F l n ( L ) QAIC=2k-\frac{2}{VIF}ln(L) QAIC=2k−VIF2ln(L)
小样本下
Q A K ′ = Q A I C + 2 k ( k + 1 ) n − k − 1 QAK^{'}=QAIC+\frac{2k(k+1)}{n-k-1} QAK′=QAIC+n−k−12k(k+1)
V I F VIF VIF方差膨胀因子。
4.基于模型后验概率的贝叶斯选择方法
利用似然比的方法选择模型,计算后验机会比,具体的推导过程略。
此方法在对边际似然函数计算难度较大。
5.基于MCMC的空间模型选择方法
此方法用于估计复杂的计量模型,比如带未知异方差的广义空间模型。(看不懂!)
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