空间面板误差模型中随机效应的C(α)检验

由于空间面板误差模型中的空间误差项和随机效应之间存在相关性,传统的面板数据模型随机效应检验无法直接应用到空间面板误差模型。如果采用极大似然估计法估计空间面板误差模型然后构建随机效应检验,又会遇到计算困难的问题。文章构建了空间面板误差模型中用来检验随机效应的C(α)检验,该检验仅依赖于参数的一致估计且计算简单。蒙特卡罗模拟结果表明本文提出的C(α)检验有良好的有限样本性质。

分布未知情况下的空间滞后模型检验

在扰动项分布未知的情况下,直接采用传统的空间模型检验方法是存在问题的。针对传统空间模型检验方法的不足,本文以Lee和Yu(2010)的研究为基础,采用Lee和Liu(2006)提出的最优矩条件,构造分布未知情况下空间滞后模型的稳健检验统计量。这种检验方法仅需参数的一致估计量,便于计算。蒙特卡罗结果表明,在小样本情况下,本文提出的检验有良好的性质,且明显优于Saavedra(2003)提出的检验。