作者：陈青青 龙志和 林光平hausman检验空间误差分量模型面板数据montecarlo模拟
摘要：在空间相关性存在的情形下,经典Hausman检验不再有效。以面板数据空间误差分量（Spatial ErrorComponents,SEC）模型为例,提出面板数据的空间Hausman检验,并通过Monte Carlo模拟实验比较空间Hausman检验与经典Hausman检验的有限样本性质。研究结果表明,空间Hausman检验具有较小的水平扭曲和良好的检验功效,空间权重矩阵的选取将影响检验的有限样本性质,增大样本量使得检验更为有效;经典Hausman检验虽然检验功效较大,但存在较大的水平扭曲,不适用于空间相关性存在的个体效应判定。
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