空间面板模型协整检验的Bootstrap改进算法及功效分析

忽略面板模型横截面之间的空间相关性易导致其协整检验误拒率偏高。本研究采用模型变量的空间矩阵变换和回归残差Sieve Bootstrap技术相结合，既能使数据结构不受重抽样影响，又可发挥自助抽样(Bootstrap)技术优势，由此发展出基于Sieve Bootstrap技术的空间面板计量模型协整P检验，可在建模过程中充分考察空间效应的同时防止出现虚假回归。模拟及实证结果均表明：当面板数据模型出现内生回归元或横截面之间存在空间相依关系时，该检验不仅明显降低误拒率，还能保持高检验势，同时结果更具稳健性。