空间计量分析应选择SAR模型、SEM模型还是SDM？

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        大家好，最近进行空间效应分析，到底最终应该选择SAR、SEM、SDM中的哪个模型？
        首先，Hausman检验结果显著为负，因此接受随机效应的原假设
        然后，利用 LM检验SAR模型和SEM模型，结果如下，可看到，SEM模型比SAR模型效果稍好。
SAR模型的LM检验结果：
- LM        Error        (Burridge)        =        225.1786        P        Value        >        Chi2(1)        0.0000
- LM        Error        (Robust)        =        225.4525        P        Value        >        Chi2(1)        0.0000
- LM        Lag        (Anselin)        =        0.0342        P        Value        >        Chi2(1)        0.8533
- LM        Lag        (Robust)        =        0.3081        P        Value        >        Chi2(1)        0.5788
SEM模型的LM检验结果：
- LM        Error        (Burridge)        =        25.5164        P        Value        >        Chi2(1)        0.0000
- LM        Error        (Robust)        =        21.4201        P        Value        >        Chi2(1)        0.0000
- LM        Lag        (Anselin)        =        5.2645        P        Value        >        Chi2(1)        0.0218
- LM        Lag        (Robust)        =        1.1681        P        Value        >        Chi2(1)        0.2798
        第三，利用 LＲ 统计量判断空间杜宾模型 ( SDM) 可否简化为空间滞后模型 ( SAＲ) 或 空 间 误 差 模 型( SEM)，结果如下，仅在sem的LR统计量中拒绝原假设，而在sar的LR统计量中不能拒绝原假设，那么SDM到底能否简化为SAR或SEM呢？最终是不是就不能选择空间杜宾模型 ( SDM)？

        sar的LR统计量
Likelihood-ratio test                        LR chi2(1)        =        -7.11
(Assumption: sdm_ty nested        in        sar_ty)        Prob > chi2        =        1.0000
.
        sem的LR统计量
Likelihood-ratio test                        LR chi2(1)        =        333.99
(Assumption: sdm_ty nested        in        sem_ty)        Prob > chi2        =        0.0000

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关键词：SEM模型 SAR模型 空间计量 计量分析 AR模型

第一、sar或者sdm。反正模型不需要下放解释力度给误差项
第二，并不一定要进行模型的选择，空间模型的选择就像传统计量的豪斯曼。解释能力强的模型始终解释能力强，最坏的情况也就退化，更何况估计值不会离大谱。