【摘 要】
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空间计量经济学作为一门研究领域广泛的交叉性学科,已经成为经济学界和统计学界等众多学者关注的热点.随着经济社会的快速发展,空间计量经济学的相关理论与应用成果日益丰富,其中包括各种空间计量经济模型的基本理论、模型设定、参数估计和假设检验等.空间自回归模型（简称SAR模型）是空间计量经济学中,最基础也是最经典的模型,SAR及其衍生模型的估计问题一直处于学术研究的核心地位,比较常见的模型参数估计方法有极大
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空间计量经济学作为一门研究领域广泛的交叉性学科,已经成为经济学界和统计学界等众多学者关注的热点.随着经济社会的快速发展,空间计量经济学的相关理论与应用成果日益丰富,其中包括各种空间计量经济模型的基本理论、模型设定、参数估计和假设检验等.空间自回归模型（简称SAR模型）是空间计量经济学中,最基础也是最经典的模型,SAR及其衍生模型的估计问题一直处于学术研究的核心地位,比较常见的模型参数估计方法有极大似然估计、拟极大似然估计、两阶段最小二乘估计和广义矩估计方法.经验似然方法是Owen提出的在完全样本下的一种非参数统计推断方法,在一定约束条件下可以将参数似然比函数极大化,它有类似于Bootstrap的抽样特性.经验似然方法在构造置信区间时具有域保持性,变换不变性,置信区间的形状由数据本身自行决定,还有Bartlett纠偏性和无需构造轴统计量等优点.这些优点使得经验似然方法在许多统计模型中得到广泛的应用.近年来有学者将非参数统计推断方法中的经验似然方法应用到空间自回归及其他常见的空间计量经济模型的估计问题中,得到不少出色的研究成果.Le Sage和Pace提出可以采用矩阵指数空间模型（简称MESS）来描述空间相关性,矩阵指数可以代替空间自回归过程,二者不能相互嵌套,它实质上是用空间上的指数衰减代替了空间自回归过程中的几何衰减.与常规的空间自回归模型相比,MESS模型在理论建模、计算和解释上都具有显著的优势.MESS模型作为传统SAR模型的一种替代,其理论推广值得进一步探讨.学者们关于MESS模型的参数估计问题的研究主要集中在拟极大似然估计和广义矩估计方法,然而将经验似然方法应用到MESS模型的文献目前还没有见到公开的研究成果报道.因此,本文研究矩阵指数空间计量经济模型的经验似然推断具有一定的理论价值,拓展了MESS模型的统计推断方法.本文的主要研究工作可以概括为以下两点:一、本文在已有的理论研究基础上,研究含空间自回归误差MESS截断数据模型的经验似然推断,利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式,构造模型参数的经验似然比统计量,在一定条件下得到经验似然比统计量的极限分布渐近服从卡方分布,并用卡方分布构造模型参数的置信区间,通过数值模拟研究这些置信区间的优良性.二、将MESS截断数据模型进一步拓展到MESS面板数据模型,研究含固定效应的MESS面板数据模型的经验似然推断,利用鞅差序列将估计方程中的二次型转化为线性形式,构造模型参数的经验似然比统计量,在一定条件下,证明经验似然比统计量的极限分布为卡方分布,并用卡方分布构造模型参数的置信区间,通过数值模拟研究这些置信区间的优良性.
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