【摘 要】
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随着时代的快速发展,人们对经济问题探索的步伐日益加快,发现空间因素对经济问题的影响越来越显著,空间统计研究应运而生,并吸引了众多学者的目光.由于互联网发展速度之快,人
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随着时代的快速发展,人们对经济问题探索的步伐日益加快,发现空间因素对经济问题的影响越来越显著,空间统计研究应运而生,并吸引了众多学者的目光.由于互联网发展速度之快,人们能从计算机获取大量的数据样本,而每一个样本里面又包含许多的信息.如何充分利用这些数据,从中选取最有价值的信息,使得变量选择成为现代统计分析的热点问题之一.本文研究两类空间计量模型的变量选择问题:一、研究一阶含误差自相关空间自回归模型(简称SARAR模型)的Adaptive Lasso变量选择问题,只对该模型的参数估计施加惩罚,在一定条件下,证明该方法具有良好的渐近性质和相合性,通过数值模拟得到该方法能有效地识别非零系数和零系数,能很好地实现SARAR模型的变量选择.二、针对部分线性空间自回归模型的Adaptive Lasso变量选择问题,在一定条件下,证明该方法具有良好的渐近性质和相合性,通过数值模拟得到Adaptive Lasso方法能有效地识别非零系数和零系数,结果显示该方法能很好地实现部分线性空间自回归模型的变量选择.
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