摘要：研究目标:探究空间动态面板Logistic平滑转移自回归(SDPD-LSTAR)模型的稳健LM检验的水准和效力。研究方法:重塑得分函数和方差-协方差矩阵，推导识别时间滞后、空间滞后和非线性效应的修正稳健LM检验及其联合效应检验，通过蒙特卡洛模拟和基于STIRPAT的中国284个城市碳排放影响因素实例评估检验的功效和实践性。研究发现:稳健LM检验具有中心卡方的极限分布性质，检验功效好、计算较简便，比一般的LM检验更精确、适用性更广，该优越性随参数局部偏误的出现而显著，应用实例展现了检验良好的实践性。研究创新:提出具有时空依赖和非线性空间区制平滑转换特征的SDPD-LSTAR模型，在ML和GMM框架下推导模型的稳健LM检验。研究价值:探究SDPD-LSTAR模型的选择问题，为空间动态非线性理论和应用提供重要支持。
文章目录
引 言
一、SDPD-LSTAR模型设定与估计方法
1.模型设定与假设
2.极大似然估计法(ML)
3.广义矩估计法(GMM)
二、SDPD-LSTAR模型的稳健LM检验
1.ML估计框架下稳健LM检验推导(1)及渐近性质
2.GMM估计框架下的稳健LM检验推导(3)及渐近性质
三、数值模拟
1.数据的生成
2.检验的水准
(1)2WE模型的检验水准。
(2)DPD、SSP和LSTR模型检验水准(见表1)。
(3)SDPDW模型、DLSTAR模型和SLSTAR模型的检验水准(见表1)。
(4)SDPD和SDPDW-LSTAR模型的检验水准(见表1)。
3.检验的效力
(1)DPD模型、SSP模型和LSTR模型的检验效力(见图3)。
(2)SDPDW模型、DLSTAR模型和SLSTAR模型的检验效力(见图4)。
(3)SDPD、SDPDW-LSTAR和SDPD-LSTAR模型的检验效力(见图5)。
四、应用研究实例
1.提出问题
2.模型设定及变量说明
(1)模型设定。
(2)变量说明。
3.实证检验
五、研究结论