【摘 要】
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文章研究了高阶空间自回归模型的模型选择方法,该方法可以同时进行空间权重矩阵和协变量的选择.模型选择方法在Kullback-Leibler损失意义下的渐近有效性得到证明.此外,文章进一步提出了高阶空间自回归模型的模型平均方法,并证明了其渐近最优性.数值模拟结果展示了模型选择方法的价值,也表明了模型平均具有进一步提升模型选择效果的优势.
【基金项目】
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国家自然科学基金(12001534)资助课题。
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文章研究了高阶空间自回归模型的模型选择方法,该方法可以同时进行空间权重矩阵和协变量的选择.模型选择方法在Kullback-Leibler损失意义下的渐近有效性得到证明.此外,文章进一步提出了高阶空间自回归模型的模型平均方法,并证明了其渐近最优性.数值模拟结果展示了模型选择方法的价值,也表明了模型平均具有进一步提升模型选择效果的优势.
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