【摘 要】
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空间误差分量模型（Spatial Error Components,SEC）传统的空间相关性LM检验存在严重的水平扭曲和较低的检验功效,导致检验统计量失效。文章将Bootstrap方法应用于SEC模型的空间
【机 构】
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南京大学广发银行博士后科研工作站,广东南方广播影视传媒集团有限公司
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空间误差分量模型（Spatial Error Components,SEC）传统的空间相关性LM检验存在严重的水平扭曲和较低的检验功效,导致检验统计量失效。文章将Bootstrap方法应用于SEC模型的空间相关性LM检验,提高检验统计量的有效性。Monte Carlo模拟实验表明,Bootstrap LM检验的水平受误差项分布、空间权重矩阵和样本量影响较小,并且远优于渐近LM检验,具有理想的检验水平;渐近LM检验和Bootstrap LM检验的功效均随着空间相关性的增强,及样本量的增大而增大,但Boots
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