空间计量经济模型的统计诊断—基于durbin模型的逐步局部影响分析

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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诊断—基于Durbin模型的逐步局部影响分析学院（部、所）：统计与数学学院专业：统计学研究方向：空间模型的统计诊断姓名：肖云鹏导师：石磊教授颜云志副教授论文起止时间：2012年5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的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。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：

2、日期：年月日学位论文版权使用授权书本人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有关部门或机构送交论文和论文电子版，允许学位论文被查阅或借阅；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：年月日摘要摘要自上个世纪70年代起，空间计量经济学成长为一个新的研究领域，并得到了飞速发展。空间计量经济学是通过区域经济理论和地理空间数据建立空间计量经济模型，

3、并结合空间不均匀性和空间自相关性对经济活动问题进行分析的一门经济学学科。Durbin模型是空间计量经济模型中一个非常重要的模型，它是从误差项存在相关性的空间误差模型中简化而来的（JesusandAna，2005）。由于Durbin模型可以和空间滞后模型以及空间误差模型进行互相转换，因此，Durbin模型在空间计量经济模型中扮演着枢纽的作用。但Durbin模型的参数估计和统计推断会受到数据中出现的异常值和强影响点的影响。统计诊断的发展始于70年代中期，是统计学的重要分支之一。统计诊断对识别数据中的特殊结构，数据的统计建模具有很大的帮助。通过统计诊断方法我们可以找出严重

4、偏离既定模型的异常点，识别出对参数估计和统计推断有较大影响的影响点。Cook(1986)提出了局部影响分析方法，为复杂模型中影响点的识别问题提供了非常有效的工具，由此获得了广泛的应用。但在许多具有较强相关结构的时间序列模型中，当数据中出现多个及成片的影响点时，传统的局部影响分析方法并不能有效识别数据中的masking效应（BruceandMartin,1989；ShiandHuang,2011;Luetal,2012）。ShiandHuang(2011)提出的逐步局部影响分析方法，特别对识别时间序列模型中多个成片影响点中出现的masking效应具有很好的效果。本文研

5、究了Durbin模型的局部影响分析问题，导出了在各种扰动模式下局部影响分析的诊断统计量，运用逐步局部影响分析方法给出Durbin模型中影响点的识别技术，并通过两个实例分析验证了方法的有效性。关键词：Durbin模型；统计诊断；masking效应；局部影响分析；逐步局部影响分析；IAbstractAbstractSincethe70softhelastcentury,thespatialeconometricsgrewintoanewfieldofresearchanddevelopedrapidly.Thespatialeconometricswhichcombin

6、ingspatialautocorrelationandspatialheterogeneitytoanalysistheeconomicactivityisaneconomicsdisciplinethatestablishesaspatialeconometricmodelbythespaceeconomictheoryandgeospatialdata.Asoneofimportantspatialeconometricsmodel，spatialDurbinmodelisasimplifiedmodelfromtheerrortermofspatialeco

7、nometricmodel（JesusandAna，2005）.Durbinmodelcanconverttospatiallagmodelandspatialerrormodel,andthereforeplaysapivotalroleinthespatialeconometricmodel.However,theparameterestimationandstatisticalinferenceofDurbinmodelwillbeinfluencedbyoutlierandstronginfluencepointofdata.Thestatistical