STATA空间计量模型分析，LM检验和LR检验都有一项未通过，但是wald检验均通过

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我用STATA空间计量模型分析，LM检验和LR检验都有一项未通过，但是wald检验均通过，我还能用空间杜宾模型吗LM检验
Test                                              Statistic    df   p-value

Spatial error:                                    
Moran's I                                       141.064     1   0.000
Lagrange multiplier                        1.8e+04     1   0.000
Robust Lagrange multiplier             1.7e+04     1   0.000


Spatial lag:
Lagrange multiplier                        1614.389    1   0.000
Robust Lagrange multiplier             1.889          1   0.169

LR检验

lrtest sdm sar    LR chi2(7)= 315.66   Prob >chi2 =0.0000
lrtest sdm sem  LR chi2(7)= -282.64   Prob>chi2= 1.0000

wald检验
test  命令 chi2(7)=301.05 Prob >chi2 =0.0000
testnl 命令 chi2(7)=532.15      Prob >chi2 =0.0000

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关键词：wald检验 空间计量模型 Stata Wald 计量模型

在进行空间计量模型分析时，LM检验、LR检验以及Wald检验分别用于检测不同的假设。你的情况中，LM检验和LR检验都有一项未能通过，通常这意味着你的数据可能不满足所选模型（如空间杜宾模型）的全部假设条件。

- LM检验主要用于检查是否存在空间自相关性，如果Moran's I或者Lagrange multiplier的p值小于0.05，则说明存在显著的空间自相关。
- LR检验是用于比较两个嵌套模型之间的差异是否显著。在你的情况下，lrtest命令的结果显示sdm（空间杜宾模型）与sarah或sem模型有显著差异。

Wald检验通常用来测试模型中某些系数是否为零或者特定假设的真伪，在你的情况中它通过了，意味着你模型中的参数估计是有意义的，并且在统计上是显著的。但是，这并不直接解决LM和LR检验的问题。

尽管Wald检验通过了，而LM和LR检验有一项未通过，我们不能简单地说可以或不可以使用空间杜宾模型（SDM）。这是因为：

- 如果LM检验表明存在空间自相关，但你的模型未能正确处理这种依赖性，则结果可能有偏且不一致。
- LR检验的未通过可能意味着你所比较的两个模型之间有显著差异，选择一个不合适的模型可能导致解释上的问题。

在这样的情况下，建议：
1. 深入分析LM和LR检验失败的原因。例如，如果空间自相关性很高（如LM检验显示），而你的SDM未能充分捕捉到这种依赖结构，则你可能需要重新考虑模型设定或使用其他方法来控制空间效应。
2. 考虑数据预处理是否恰当，比如空间权重矩阵的构建是否合适，是否存在多重共线性等问题。
3. 有时可以通过修改模型设置、增加控制变量或者变换因变量等方式解决这些问题。

最后，在决定使用哪种模型时，应综合考虑理论背景、数据特性以及各种检验的结果。如果SDM在概念上合理，并且Wald检验显示模型参数估计值是显著的，则可能仍可以将其作为一种解释工具来使用，但需要明确指出未通过LM和LR检验带来的潜在限制。
4. 可以尝试其他空间计量经济学模型（如空间自回归模型SAR、空间误差模型SEM），或者对SDM进行调整，比如使用固定效应或随机效应版本的空间杜宾模型。

总之，在分析中保持透明度很重要：在报告结果时说明LM和LR检验的限制，并讨论这可能如何影响你的结论。

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