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中国省级CO_2排放影响因素的空间计量分析 被引量：17
1
作者 陈青青 龙志和 《中国人口·资源与环境》 CSSCI 北大核心 2011年第11期15-20,共6页
提出面板数据空间误差分量模型,采用基于广义矩估计的可行广义最小二乘法估计方法,研究1997-2007年间,我国省级CO2排放的影响因素。实证结果表明,我国省级CO2排放量存在显著的正向空间相关性,CO2排放较多的省份往往会影响邻近地区的CO2... 提出面板数据空间误差分量模型,采用基于广义矩估计的可行广义最小二乘法估计方法,研究1997-2007年间,我国省级CO2排放的影响因素。实证结果表明,我国省级CO2排放量存在显著的正向空间相关性,CO2排放较多的省份往往会影响邻近地区的CO2排放;CO2排放量与人均GDP呈倒N型环境库兹涅兹曲线。未考虑空间相关性时,CO2排放转折点为人均GDP 51 730元,我国目前仍处于CO2排放量上升期;采用面板数据空间误差分量模型修正后,CO2排放下降转折点为人均GDP约53 237元,较未考虑空间因素时有所提高,省际间的空间相互影响,对CO2排放下降转折点的人均GDP提出更高的要求;实证研究结果同时显示,煤炭消费比重提高及人口数量增大,都将显著增加我国CO2排放量,体现优化能源结构和控制人口增长对抑制CO2排放增长的重要性。 展开更多
关键词 CO2排放 误差分量模型 面板数据 广义矩估计
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空间计量经济学研究综述 被引量：8
2
作者 王立平 任志安 《湖南财经高等专科学校学报》 2007年第6期25-28,共4页
空间计量经济学是一门新兴的边缘学科,近年来在应用经济领域的运用呈现出爆炸的态势,成为西方经济计量学理论中一个亮点。目前国内对于空间计量经济学的认识不够,其相关研究更是少见。通过系统介绍空间计量经济学理论方法与应用,包括空... 空间计量经济学是一门新兴的边缘学科,近年来在应用经济领域的运用呈现出爆炸的态势,成为西方经济计量学理论中一个亮点。目前国内对于空间计量经济学的认识不够,其相关研究更是少见。通过系统介绍空间计量经济学理论方法与应用,包括空间计量经济学的基本理论、模型设定、参数估计与模型检验,并对空间计量经济学的最新进展进行评述。 展开更多
关键词 空间计量经济学 空间权重 空间自回归模型 空间误差构成模型
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面板数据空间误差分量模型的空间相关性检验 被引量：8
3
作者 龙志和 陈青青 林光平 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2013年第1期72-81,共10页
将截面误差分量模型(spatial error components,SEC)扩展至面板数据,推导其联合检验、边际检验及条件检验,并通过Monte Carlo模拟实验证明:当随机效应存在时,条件检验更为有效;当随机效应不存在时,边际检验更为有效;空间权重矩阵的选取... 将截面误差分量模型(spatial error components,SEC)扩展至面板数据,推导其联合检验、边际检验及条件检验,并通过Monte Carlo模拟实验证明:当随机效应存在时,条件检验更为有效;当随机效应不存在时,边际检验更为有效;空间权重矩阵的选取与随机效应是否存在相关,但未标准化的空间权重矩阵更适合检验空间相关性;此外,更大的N或T使得检验更为有效.研究同时发现,当真实数据生成过程为面板数据SEC模型时,传统空间经济计量模型中的Moran I、LM-Error及LM-Lag检验均失效. 展开更多
关键词 误差分量模型 面板数据 LM检验 MONTE CARLO模拟
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面板数据的空间Hausman检验 被引量：7
4
作者 陈青青 龙志和 林光平 《系统工程》 CSSCI CSCD 北大核心 2012年第6期95-99,共5页
在空间相关性存在的情形下,经典Hausman检验不再有效。以面板数据空间误差分量(Spatial ErrorComponents,SEC)模型为例,提出面板数据的空间Hausman检验,并通过Monte Carlo模拟实验比较空间Hausman检验与经典Hausman检验的有限样本性质... 在空间相关性存在的情形下,经典Hausman检验不再有效。以面板数据空间误差分量(Spatial ErrorComponents,SEC)模型为例,提出面板数据的空间Hausman检验,并通过Monte Carlo模拟实验比较空间Hausman检验与经典Hausman检验的有限样本性质。研究结果表明,空间Hausman检验具有较小的水平扭曲和良好的检验功效,空间权重矩阵的选取将影响检验的有限样本性质,增大样本量使得检验更为有效;经典Hausman检验虽然检验功效较大,但存在较大的水平扭曲,不适用于空间相关性存在的个体效应判定。 展开更多
关键词 HAUSMAN检验 空间误差分量模型 面板数据 MONTE CARLO模拟
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时变系数的空间误差合成模型——基于FGLS和GM的多阶段迭代估计 被引量：6
5
作者 邓明 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2013年第4期111-123,共13页
本文对时变系数的空间误差合成模型进行了研究,该模型的特征是利用扰动项中的空间个体成分将不同时期的方程联系起来;同时,允许自变量系数和误差项中的空间自回归系数随时间而变化,但每一个时期的自变量系数和误差项中的空间自回归系数... 本文对时变系数的空间误差合成模型进行了研究,该模型的特征是利用扰动项中的空间个体成分将不同时期的方程联系起来;同时,允许自变量系数和误差项中的空间自回归系数随时间而变化,但每一个时期的自变量系数和误差项中的空间自回归系数是固定不变的。本文使用基于FGLS和GM方法的多阶段估计策略对模型参数进行了估计,证明了估计量的渐近异质性,并利用Monte Carlo方法模拟了其小样本性质。模拟结果表明,估计量的渐近性质随着样本容量的增加而改善。中国省际知识生产及其空间溢出的实证案例也体现了该模型的应用价值。 展开更多
关键词 时变系数 空间误差合成模型 可行广义最小二乘 广义矩
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面板数据空间误差分量模型的GMM估计及其应用 被引量：4
6
作者 陈青青 龙志和 林光平 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2013年第1期68-80,共13页
本文研究面板数据空间误差分量模型(Spatial Error Components Model,SEC)的估计方法。为克服极大似然法在SEC模型估计中运算的困难,本文提出基于广义矩估计的可行广义最小二乘法(GMM-GLS),证明了估计量的一致性及有限样本下的有效性;... 本文研究面板数据空间误差分量模型(Spatial Error Components Model,SEC)的估计方法。为克服极大似然法在SEC模型估计中运算的困难,本文提出基于广义矩估计的可行广义最小二乘法(GMM-GLS),证明了估计量的一致性及有限样本下的有效性;并应用此模型,研究2000-2007年中国30个省(西藏除外)的物质资本存量、人力资本存量及能源消耗对实际GDP的影响,结果表明,采用SEC模型所得估计结果更为符合经济现实。 展开更多
关键词 空间误差分量模型 面板数据 广义矩估计
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空间滞后模型的空间相关性稳健检验 被引量：3
7
作者 陈青青 龙志和 林光平 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2014年第2期73-78,72,共7页
本文提出空间滞后(Spatial Lag,SLAG)模型空间相关性的稳健检验,并通过数理推导证明,当模型的误差项为空间误差分量模型时,SLAG模型的空间相关性标准检验统计量存在水平扭曲,稳健检验统计量可矫正水平扭曲。Monte Carlo模拟实验结果表明... 本文提出空间滞后(Spatial Lag,SLAG)模型空间相关性的稳健检验,并通过数理推导证明,当模型的误差项为空间误差分量模型时,SLAG模型的空间相关性标准检验统计量存在水平扭曲,稳健检验统计量可矫正水平扭曲。Monte Carlo模拟实验结果表明,空间权重矩阵的选取对检验统计量有限样本表现影响较小,样本量增大及空间相关性增强能显著减小检验统计量的水平扭曲并增大检验功效;稳健检验统计量能有效矫正标准统计量的水平扭曲,且仅损失较小的检验功效,是模型存在误设或设定不足时更为有效的检验统计量。 展开更多
关键词 稳健检验 空间滞后模型 空间误差分量模型 MONTE CARLO模拟
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基于辅助回归模型的空间Hausman检验 被引量：2
8
作者 陈青青 龙志和 林光平 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2013年第5期90-97,共8页
本文基于面板数据空间误差分量模型,提出空间Hausman检验,并构造出辅助回归模型的空间Hausman检验,进而通过Monte Carlo模拟实验,研究空间Hausman检验,以及辅助回归空间Hausman检验的有限样本性质。研究结果表明,空间Hausman检验能有效... 本文基于面板数据空间误差分量模型,提出空间Hausman检验,并构造出辅助回归模型的空间Hausman检验,进而通过Monte Carlo模拟实验,研究空间Hausman检验,以及辅助回归空间Hausman检验的有限样本性质。研究结果表明,空间Hausman检验能有效矫正空间面板数据下经典Hausman检验的水平扭曲,但随着空间相关性和样本量增大,其水平扭曲偏离理想值;辅助回归空间Hausman检验始终保持理想的水平扭曲。此外,二者均具有优越的检验功效。 展开更多
关键词 空间Hausman检验 辅助回归模型 空间误差分量模型 面板数据
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固定效应空间误差分量模型的空间相关性检验 被引量：2
9
作者 龙志和 陈青青 林光平 《经济数学》 北大核心 2011年第4期79-85,共7页
本文研究固定效应设定下,空间误差分量(Spatial Error Components,SEC)模型的空间相关性边际检验、条件检验和转换检验.Monte Carlo模拟实验证明,转换检验有更小的水平扭曲和优越的检验功效,且不受固定效应大小影响,是经济计量实证中理... 本文研究固定效应设定下,空间误差分量(Spatial Error Components,SEC)模型的空间相关性边际检验、条件检验和转换检验.Monte Carlo模拟实验证明,转换检验有更小的水平扭曲和优越的检验功效,且不受固定效应大小影响,是经济计量实证中理想的检验统计量;转换检验有限样本性质受空间权重矩阵的选取和N、T影响较小;选取Queen型矩阵或更大的样本量将增大边际检验的功效,但会导致更大的水平扭曲. 展开更多
关键词 误差分量模型 固定效应 空间相关性 MONTECARLO模拟
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固定效应空间误差分量模型的GMM估计
10
作者 陈青青 龙志和 林光平 《系统工程》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第4期78-83,共6页
研究固定效应空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)的广义矩估计(GMM)方法。为克服去均值转换方法导致的误差项方差奇异性,以及极大似然法在SEC模型中的运算困难,本文采用正交转换法去除固定效应,并基于正交转换模型,提出基... 研究固定效应空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)的广义矩估计(GMM)方法。为克服去均值转换方法导致的误差项方差奇异性,以及极大似然法在SEC模型中的运算困难,本文采用正交转换法去除固定效应,并基于正交转换模型,提出基于广义距估计的可行广义最小二乘法(GMM-FGLS),证明了估计量的一致性。并通过Monte Carlo模拟实验,研究GMM-FGLS估计量的有限样本性质。结果表明,GMM-FGLS估计量在误差项正态分布下接近ML估计量,在非正态分布下远优于ML估计量,是实证研究中的理想估计量。 展开更多
关键词 空间误差分量模型 固定效应 GMM估计 MONTE CARLO模拟
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