欧变玲
- 作品数：17 被引量：61H指数：6
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- 相关领域：经济管理理学农业科学更多>>
- Bootstrap方法在经济计量领域的应用被引量：13
- 2008年
- 作为一种数据挖掘方法,Bootstrap方法为解决误差项分布未知时经济计量模型问题提供了一种有效的研究途径。本文在界定Bootstrap方法的概念、基本思想基础上,梳理经济计量领域常见的四种Bootstrap方法:残差Bootstrap,参数Bootstrap,Wild Bootstrap和Pairs Bootstrap等的简单发展历史、适用范围和实现步骤,总结Bootstrap方法在经济计量领域的研究现状,并在此基础上指出Bootstrap方法可能的发展趋势。
- 龙志和欧变玲
- 关键词：BOOTSTRAP方法经济计量
- 空间经济计量滞后模型Moran检验的渐近分布被引量：2
- 2011年
- 基于空间经济计量滞后模型的2SLS残差,证明误差项服从正态独立同分布时,空间滞后模型Moran检验渐近服从正态分布,提出OLL-Moran检验②.Monte Carlo实验结果显示,与KP-Moran检验相比,提出的OLL-Moran检验的水平扭曲更低、功效更高.OLL-Moran检验具有良好的有限样本性质,能够更有效地检验空间经济计量滞后模型估计残差间的空间关系.
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- 空间经济计量模型Bootstrap检验的水平扭曲被引量：19
- 2009年
- 本文使用回归残差的Bootstrap方法,对线性模型空间相关性进行检验。基于空间相关性检验统计量Moran’sI,在不同Bootstrap样本数及不同空间衔接结构下,研究并比较Bootstrap和渐近检验方法。通过MonteCarlo实验揭示了当空间经济计量模型中残差不满足经典正态假定条件时,空间相关性的渐近检验理论不再有效。本文把Bootstrap方法用于空间相关性检验,对水平扭曲进行了分析校正。研究同时发现,从水平扭曲角度来看,无论残差是否满足经典正态假定条件,空间经济计量模型Bootstrap检验通常都很有效。
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- 关键词：I
- 对广东省中小企业内部管理能力的熵法聚类分析
- 2006年
- 本研究对广东省中小企业内部管理能力抽样调查问卷进行熵法聚类分析,将样本企业聚为管理优良型、中等型和劣势型企业三类。研究发现,广东省中小企业的内部管理能力总体较好,超过70%的样本企业内部管理能力属于前两类,其中IT业和教育行业的企业内部管理能力普遍较高,住宿餐饮等服务性行业的企业内部管理能力还有待加强。
- 龙志和欧变玲
- 关键词：中小企业快速聚类
- 空间经济计量模型Bootstrap检验功效的仿真分析被引量：2
- 2010年
- 当误差项不满足经典的正态独立同分布假设条件时,利用Moran’sⅠ统计量的渐近分布进行空间相关性检验的功效较弱.文中把Bootstrap方法用于空间经济计量模型的空间相关性Moran’sⅠ检验统计量,Monte Carlo模拟实验结果表明:从功效角度看,当误差项服从正态独立同分布时,Bootstrap检验与渐近检验同样有效,甚至优于渐近检验;当误差项不服从正态独立同分布且存在异方差时,Bootstrap检验能够有效地提高渐近检验的功效;当样本量较小时,空间相关系数和空间衔接结构等对功效有显著影响,尤其是在空间衔接密度较高的Queen矩阵和空间相关系数小于0的情况下,Bootstrap检验的功效显著大于渐近检验;当空间权重矩阵为Queen矩阵时,Bootstrap检验的功效曲线随样本量增大而从"√"型变成"V"型,对称性增强,空间衔接结构对Bootstrap检验功效的影响减弱.
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- 关键词：MONTE
- 时变空间权重矩阵面板数据模型稳健LM检验有效性研究被引量：2
- 2015年
- 空间权重矩阵是描述个体间空间关系的重要工具,通常基于个体间的地理距离构造不随时间而改变的空间权重矩阵。然而,当个体间的空间关系源自经济、社会、贸易距离或人口流动性、气候等特征时,空间权重矩阵本质上可能将随时间而改变。由此,本文提出时变空间权重矩阵面板数据模型的稳健LM检验。大量Monte Carlo模拟结果显示:从检验水平和功效角度来看,基于误设的非时变空间权重矩阵的稳健LM检验存在较大偏差,但是基于时变空间权重矩阵的稳健LM检验能够有效地识别面板数据中的空间关系类型。尤其在时间较长和个体较多等情况下,时变空间权重矩阵的稳健LM检验功效更高。
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- 关键词：面板数据模型蒙特卡洛模拟
- 企业集聚及其影响因素的实证研究——基于广东省中山市和江门市镇级面板数据的分析被引量：1
- 2007年
- 本文采用广东省1998-2004年间43个镇的面板数据,对各镇的工业化程度、企业的市场规模和劳动力成本与工业企业集聚程度之间的关系进行实证研究。结果表明,无论在纵向还是横向,工业化程度和市场规模对企业集聚都有正效应;然而,劳动力成本对企业集聚程度的影响在纵向(时间上)为正,但是在横向(截面上)却为负。
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- 关键词：劳动力成本
- 空间经济计量滞后模型Bootstrap Moran检验功效的模拟分析被引量：7
- 2010年
- 当误差项不服从独立同分布时,利用Moran's I统计量的渐近检验,无法有效判断空间经济计量滞后模型2SLS估计残差间存在空间关系与否。本文采用两种基于残差的Bootstrap方法,诊断空间经济计量滞后模型残差中的空间相关关系。大量Monte Carlo模拟结果显示,从功效角度看,无论误差项服从独立同分布与否,与渐近检验相比,Bootstrap Moran检验都具有更好的有限样本性质,能够更有效地进行空间相关性检验。尤其是,在样本量较小和空间衔接密度较高的情况下,Bootstrap Moran检验的功效显著大于渐近检验。
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- 空间滞后模型中Moran's I统计量的Bootstrap检验被引量：6
- 2010年
- 针对空间滞后模型的估计残差,采用Wild.Bootstrap方法进行空间相关性检验;进而,基于Moran's I统计量的经验分布,从水平扭曲和功效角度比较Bootstrap检验和渐近检验的有效性.Monte Carlo实验结果显示,在经典正态假设条件下,Bootstrap检验已然同等或优于渐近检验;在更为实际的异方差、非正态假设条件下,渐近检验显著偏离,而Bootstrap检验的水平扭曲更小、功效更高.当模型不满足经典的分布假设条件,尤其是在小样本和空间衔接密度较高情况下,与渐近检验相比,Bootstrap检验更为有效.
- 欧变玲龙志和林光平
- 关键词：WILD
- 图解Bootstrap方法用于空间相关性Moran检验的有效性被引量：2
- 2011年
- 因为区域间经济收敛、外商直接投资和知识溢出等领域的空间经济计量研究依赖于空间关系的存在,所以进行空间相关性Moran’s I检验是关键。然而,已有空间相关性Moran’s I检验理论受到众多假设条件限制。利用"名义水平—实际水平"图和"名义水平—功效"图,解析非对称Wild Bootstrap方法用于空间相关性Moran’s I检验的有限样本性质,发现即使模型不满足经典的分布假设条件,与渐近检验相比,Bootstrap方法也能够有效地检验研究对象间的空间相关性。
- 欧变玲龙志和林光平
- 关键词：BOOTSTRAP方法
