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持久性的标准误差

作者

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  • 摩根凯利

摘要

关于坚持的大量文献发现，许多现代成果强烈反映了遥远过去同一地区的特点。然而，除了异常高的t统计之外，这些回归在残差中显示出严重的空间自相关，本文的目的是检验这两个属性是否可能相关。我们首先运行人工回归，其中两个变量都是空间噪声，并发现即使在点之间的空间相关性的适度范围内，t统计也会严重膨胀，导致显著性水平出现几个数量级的误差。我们分析了主要期刊中的27项持久性研究，发现在大多数情况下，如果我们用空间噪声替换主要解释变量，回归的拟合度通常会提高；如果我们用空间噪声代替因变量，持续变量仍然可以在高显著性水平上解释它。我们可以根据标准Moran统计量测量的残差中的空间自相关程度，预先预测哪些持久性结果可能是拟合空间噪声的结果。我们的研究结果表明，在没有莫兰统计数据和噪声模拟报告的情况下，对持久性研究的结果以及更广泛的空间回归的结果可能需要谨慎对待。

建议引用

  • 摩根·凯利，2019年。"持久性的标准误差,"工作文件201913年，都柏林大学学院经济学院。
    • 手柄：RePEc:ucn:wppaper:201913
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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