《表2 σ=2时变量选择的模拟结果》

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《空间误差模型的变量选择》

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由表1和表2中的C值和I值可看出，随着样本量的增加，零系数的正确识别率越来越高，非零系数的错误识别率迅速降为0.该结果和惩罚估计量的理论性质一致.由表1和表2中的MSE值可以看出，惩罚估计量随样本量的增加其精度得到显著改善.由表1和表2中的“Linearmodel”栏可以看出，若忽略原本存在的空间效应而直接使用线性模型下相应的变量选择方法会大幅增加误差，因此空间效应不可忽视.