2017 年5 月22日，暨南大学经济与社会研究院第49 期seminar 在中惠楼106B 室顺利举办。美国俄亥俄州立大学李龙飞教授报告了题为“空间自回归模型的广义经验似然估计和检验”的工作论文。

       本篇文章将广义经验似然估计法（generalizedempiricallikelihood）用在了空间自回归模型（spatial autoregressive model）上。空间自回归模型是空间计量模型中经常被使用的一种，主要关注被解释变量之间的交互效应。在一些问题中，数据点之间可能存在相关性，比如变量对于被解释变量的作用可以分解为对自身的直接作用和对临近的数据点的间接作用。

空间计量模型在公共经济学、城市与区域经济学、社交网络等领域有广泛的应用。空间自回归模型可用广义矩方法估计，其矩条件的最优权重矩阵需要从一个初始的一致估计量获得。GEL 估计法不需要在额外的步骤中估计最优权重矩阵，可以在随机误差项存在异方差或非正态分布时保持稳健性。本文特别考虑了经验似然（EL）估计量，发现其有较小的估计偏差。

       本文还提出了基于GEL 的空间计量模型中使用的过度识别检测、Moran's I 检验和似然比检验。相对于传统的检验方法，这些基于GEL 的检验在存在异方差或非正态分布的随机扰动项时有更好的稳健性。

李龙飞教授