空间计量模型选择及其模拟分析

空间计量模型的选择是空间计量建模的一个重要组成部分,也是空间计量模型实证分析的关键步骤。本文对空间计量模型选择中的Moran指数检验、LM检验、似然函数、三大信息准则、贝叶斯后验概率、马尔可夫链蒙特卡罗方法做了详细的理论分析。在此基础上,通过Matlab编程进行模拟分析。结果表明:在扩充的空间计量模型族中进行模型选择时,基于OLS残差的Moran指数与LM检验均存在较大的局限性,对数似然值最大原则缺少区分度,LM检验只针对SEM和SAR模型的区分有效,信息准则对大多数模型有效,但是也会出现误选。而当给出恰当的M-H算法时,充分利用了似然函数和先验信息的MCMC方法,具有更高的检验效度,特别是在较大的样本条件下得到了完全准确的判断,且对不同阶空间邻接矩阵的空间计量模型的选择也非常有效。