面数据模型的LM检验解决的是,截面数据SEM模型和SLM模型的选择问题。这部分内容比较简单,参见《高级计量经济学及Stata应用(第二版)》设定面板数据格式第二步:对主要变量做描述性分析第三步:做基准回归第四步:做中介效应。
Stata空间计量命令汇总及操作手册空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷,考察了数据在地理观测值之间的关联。近年来在人文社会科学空间转向的大背景。
回归分析中LM lag,LM error后面的DF value frob代表什么,哪一个是概率值?这一列(MI/DF这列)读下来就是Moran's I 的均值之类的东西(MI)等于-0.17,下面是各个LM检验的自由度,(LM检验是卡方分部所以有不同自由度)。
第二列(value)是各个统计量的值,比如LM lag就是统计量等于0.238,服从自由度为1的卡方分部。下面的差不多。
第三列(Prob)应该是对应的P value。你可以验证一下是不是自由度1的卡方分部大于0.238的概率是0.62563(P<0.01,在99%下显著;P<0.05,在95%下显著)
为确定是使用空间滞后模型SLM还是空间误差模型SEM,需要进行模型的选择。先采用最小二乘法(OLS)对模型进行估计,然后比较拉格朗日乘数LM的显著性。如果LM-lag统计上的显著性高于LM-error,同时,Robust LM-lag显著性高于Robust LM-error,则使用空间滞后模型SLM。反之,LM-lag统计上的显著性低于LM-error,同时,Robust LM-lag显著性低于Robust LM-error,则使用空间误差模型SEM。
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