［本站讯］11月25至26日，美国波特兰州立大学经济系林光平教授在中心校区知新楼作了关于空间计量经济学的学术报告。报告会由经济学院副教授陈强主持。
    25日，林光平教授首先对空间计量经济学的概念作了初步的介绍：空间计量经济学是计量经济学的一个分支，研究的是如何在横截面数据和面板数据的回归模型中处理空间相互作用（空间自相关）和空间结构（空间不均匀性）结构分析。接着，林光平教授对研究空间计量经济学的方法问题作了进一步的阐述。他首先向同学们介绍了有关最小平方估计的知识，并对由此引出的稳健性推论和协方差矩阵作进一步说明，他说描述空间计量经济学的矩阵必须满足地理学第一定律的基本要求。在空间加权矩阵的问题上，他提出了三个重要内容：空间连续、地理距离、K最近邻法。随后，他与大家共同探讨了对空间计量经济学具体空间模型的设定检定，介绍了几种不同的检定方法：LM-Based 检定法、稳健性LM检定法、假设检测检定法，并一一分析了其不同的特点。
    26日，林光平教授作了题为“空间自回归滞后模型中Moran's I统计量的Bootstrap检验功效分析”的学术报告。报告中，林光平教授首先简单介绍了空间计量经济学的发展脉络，进而指出当误差项不服从独立同分布时，利用Moran’s I统计量的渐近检验，无法有效判断空间经济计量滞后模型2SLS估计残差间存在空间关系与否。他认为，针对空间滞后模型的估计残差，采用Wild Bootstrap方法进行空间相关性检验，进而基于Moran's I统计量的经验分布，从水平扭曲和功效角度比较Bootstrap检验和渐近检验的有效性。Monte Carlo实验结果显示，在经典正态假设条件下，Bootstrap检验已然同等或优于渐近检验；在更为实际的异方差、非正态假设条件下，渐近检验显著偏离，而Bootstrap检验的水平扭曲更小、功效更高。当模型不满足经典的分布假设条件，尤其是在小样本和空间衔接密度较高情况下，与渐近检验相比，Bootstrap检验会更为有效。
    在学术理论知识的传授中，林光平教授列举了实际的经济问题，从美国的经济走向谈到中国经济的现状，从经济数据的计算分析类比到国家与国家之间的经贸往来，并把空间计量经济学实际应用方面的成果给大家作了展示。学术报告期间，林光平教授还与在场师生进行互动并详细回答了大家所提出的问题，现场气氛热烈。
    林光平，现任教于美国波特兰州立大学经济系，担任应用经济学教研组主任，研究领域覆盖计量经济学、数理经济学、计算经济学等。       
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