空间计量经济模型的统计推断——基于限制性似然方程方法

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1、分类号密级UDC学校代码硕士研究生学位论文空间计量经济模型的统计推断——基于限制性似然方程方法学院（部、所）：统计与数学学院专业：统计学研究方向：应用统计学姓名：李凯导师：白鹏教授论文起止时间：2012年3月～2013年5月学位论文原创性声明声明：本人所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过得作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人

2、完全了解云南财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家部门或机构送交论文和论文电子版，允许学位论文被查阅获借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文；授权学校将学位论文的全文或部分内容编入、提供有关数据库进行检索。（保密的学位论文在解密后遵循此规定）论文作者签名：导师签名：日期：年月日日期：年月日摘要摘要本文旨在对空间计量经济模型进行统计推断，主要包含两方面的内容：一方面是讨论空间计量经济模型在权重矩阵为零对角元对称矩阵的情况下，参数REMLE（限制性极大似然估计）的存在性和唯一性，同时进行

3、数据模拟验证REMLE相对于MLE（极大似然估计）的优越性；另一方面是在均值扰动形式下讨论空间计量经济模型的局部影响分析问题，以检测出模型中强影响点和异常点。前者采用正交投影法和Bayes方法构造限制性似然方程，其中关键之处在于似然方程的纠偏，而后采用连续函数的介值定理证明估计的存在性和唯一性，这两条性质的证明也验证了REMLE在空间计量经济模型中的可行性，同时与传统的极大似然估计作比较，可以发现REMLE要明显优于MLE的效果，当然也存在一些局限性的问题，即该方法现在只适用于权重矩阵为零对角元对称矩阵的情况。后者主要是采2用一阶导数局部影响分析方法，分别基于自回归参

4、数和方差的MLE构造出不同的检验统计量。针对扰动相邻点、不相邻点、相邻点与不相邻点的三种情况，本文模拟研究表明该方法作出的局部影响分析可以很好地处理掩盖和淹没效应，2而且也纵向比较了两种方法的优劣。结果说明，基于参数估计的局部影响分析可以有效地探测出模型中的强影响点和异常点。作为应用，本文分析了一个实际例子，以说明本文方法的实用性。关键词：空间计量经济模型；REMLE；MLE；存在性和唯一性；一阶导数局部影响分析；强影响点和异常点IAbstractAbstractThearticleaimstomakestatisticalinferencesofspatial

5、econometricmodels,andmainlyincludestwoaspects:ontheonehand,undertheeconometricmodelofthespaceinthesymmetricweightmatrixofzerodiagonalelements,theexistenceanduniquenessofparameterforREMLE(restrictivemaxlikelihoodestimation)isdiscussedinthearticle;Atthesametimeusethedatasimulationtoverify

6、thatREMLEisrelativetotheMLE(maximumlikelihoodestimation).ontheotherhand,thelocalinfluenceanalysisofthespatialeconometricmodelfordiscussion,mainlydiscussthemean-perturbation,soastodetectthestronginfluentialobservationandoutlier.TheformerapplytheBayesianmethodandtheOrthogonalprojectionmet

7、hodtoconstructthelikelihoodfunction.Thestructuralkeyofthelikelihoodfunctionisthecorrectionofthelikelihoodfunction.ThenweapplytheintermediatevaluetheoremofcontinuousfunctiontoprovetheexistenceanduniquenessandtheprooffortwopropertiesverifythefeasibilityofREMLEforthespatialeconome