空间计量模型——模型选择:LM检验、Hausman检验、LR检验、Wald检验(实 ...

发布网友发布时间：2024-09-04 08:21

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热心网友时间：2024-09-30 02:16

空间计量模型的选择在实证分析中至关重要。本文通过2011年至2020年的模拟面板数据，详细展示了在Stata中进行LM检验、Hausman检验、LR检验和Wald检验的步骤，并提供了部分代码供读者直接使用。

首先，模型的基本形式为：

Y = ρWY + Xβ + θWX +ε，其中Y、X、W、ρ、θ和ε分别代表变量和系数。

模型选择的关键在于判断模型类型，如SAR、SEM或SDM。实操部分从面板数据格式介绍开始，以巴中市的10年数据为例，每个样本包括城市、时间变量和控制变量。

在Stata中，我们通过以下步骤进行检验：

LM检验: 扩大空间权重矩阵后，通过代码检查P值，小于0.1则可能选择SAR或SEM。当两者都通过，SDM成为首选，需进一步确认。
Hausman检验: 比较固定效应和随机效应，P值小于0.1则选择固定效应模型，如空间杜宾模型。
LR检验: 通过对比不同固定效应模型，P值小于0.1则推荐SDM的双固定效应模型。
Wald检验: 确保SDM不会退化为其他模型，通过代码验证。

文章最后提供了完整的Stata代码示例，建议读者将其复制到do文件中运行。请注意，所有代码和结果需根据实际数据进行调整。本文旨在提供一个实践指南，如有疑问或错误，欢迎交流和指正。