混合空间自回归模型中多个异常值问题的诊断研究

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近年来,地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)、卫星遥感(RS)等技术的迅速发展,使得数据的地理空间信息越来越受到人们的关注.这类数据往往具有空间自相关性,也就是说不同区域的数据之间具有相互依赖关系.空间计量经济学是近年来一个发展迅猛的计量经济学分支,对于现实中越来越多的具有空间特性的数据的分析具有重大意义.然而在空间数据中,异常值的出现也非常频繁.究其原因可能是用于拟合的空间计量模型不恰当,也可能是因为经济现象本身的特殊性引起的.混合空间自回归模型是一类非常重要的空间计量模型,对于处理具有空间特性的数据具有广泛的应用价值.它不仅刻画了因变量与本地区的自变量的相关关系,还描述了相邻地区的因变量间的相关性.但是由于空间自回归效应的存在,混合空间自回归模型对于异常值的敏感性远远大于普通线性回归模型.如果数据中存在异常值,则建模型的结果可能存在较大误差,对于经济意义的解释造成不良影响.因此,对于混合空间自回归模型中的异常值诊断就显得尤为迫切.本文研究了混合空间自回归模型中多个异常值的检验问题.通过考虑混合空间自回归模型的均值漂移模型和方差加权模型,分别导出了这两个异常值模型下得分检验统计量的具体表达式和检验过程.并将此方法应用于一阶空间自回归模型中,导出了此模型下异常值得分检验统计量的具体表达式和近似分布.此外,我们也采用模拟数据的分析,如检验的尺度和功效,来说明所提出异常值检验统计量的可信性.最后利用哥伦布市社区犯罪数据的诊断分析证实了所提出方法的有效性.
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