基于Spatial AIC准则的空间自回归模型变量选择研究

doi:10.13860/j.cnki.sltj.20181121-001

CORC > 上海财经大学 > 上海财经大学

	基于Spatial AIC准则的空间自回归模型变量选择研究
	王周伟 ; 陶志鹏 ; 张元庆
刊名	数理统计与管理
	2018
期号	2019年01期页码:69-80
关键词	空间自回归模型变量选择 Spatial AIC准则渐进最优性有限大样本性质
ISSN号	1002-1566
DOI	10.13860/j.cnki.sltj.20181121-001
英文摘要	变量选择直接决定着空间计量经济模型的有效程度与实证研究结果。为有效解决空间自回归模型(即SAR模型)的变量选择问题,本文利用Kullback-Laible信息量最大化,把AIC准则运用到SAR模型构建,推导出Spatial AIC统计量,提出Spatial AIC准则。然后利用统计理论证明Spatial AIC准则选择SAR模型变量的渐近最优性;利用蒙特卡洛模拟方法,比较Spatial AIC准则、经典AIC准则和Lasso方法用于SAR模型变量选择的有限大样本性质;利用空间相关的沪深300成分股股票收益率数据,采用Spatial AIC准则和Lasso方法,分别构建股票收益率财务因素的空间自相关模型,实证比较其相对有效性。三种结果均表明Spatial AIC准则能够更好地解决SAR模型变量选择问题。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://10.2.47.112/handle/2XS4QKH4/10994]
专题	上海财经大学
作者单位	1.上海师范大学商学院 2.上海财经大学财经研究所 3.上海对外经贸大学国际经贸学院
推荐引用方式 GB/T 7714	王周伟,陶志鹏,张元庆. 基于Spatial AIC准则的空间自回归模型变量选择研究[J]. 数理统计与管理,2018(2019年01期):69-80.
APA	王周伟,陶志鹏,&张元庆.(2018).基于Spatial AIC准则的空间自回归模型变量选择研究.数理统计与管理(2019年01期),69-80.
MLA	王周伟,et al."基于Spatial AIC准则的空间自回归模型变量选择研究".数理统计与管理 .2019年01期(2018):69-80.