层级数据空间误差自回归模型的估计方法研究  被引量:4

Estimation on Hierarchical Data Model with Spatial Error Autoregressive

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作  者:叶倩婷 龙志和[2] 

机构地区:[1]华南理工大学经济与贸易学院 [2]华南理工大学工商管理学院

出  处:《数量经济技术经济研究》2016年第5期143-160,F0003,共19页Journal of Quantitative & Technological Economics

基  金:广东省自然科学基金"空间多层次面板数据模型估计方法研究"(2015A030313216);广东省教育厅特色创新项目(人文社科类)"三维空间多层次面板数据模型研究"(2014WTSCX001);广州市哲学社会科学发展"十二五"规划课题"三维空间面板数据模型研究"(15G05)的资助

摘  要:本文建立同时考虑空间误差自回归和嵌套随机效应误差分量的层级数据空间误差自回归模型,并推导最优权重GMM估计量,对空间自回归系数和误差项的方差进行估计。然后,定义对应的FGLS估计量,对层级数据空间误差自回归模型的总体回归系数进行估计。通过蒙特卡洛模拟,验证了所提出模型估计量的有限样本性质。模拟结果表明,本文提出的最优权重GMM估计量以及总体回归系数的GMM-FGLS估计量有很好的小样本性质。In this paper, we set up a hierarchical data model with spatial error autore- gressive which is equipped with autoregressive errors and nested random effects compo- nent. And we derivate the optimal GMM estimators for the spatial autoregressive parameter and the variance components of the disturbance process estimation. We then use those estimators to define a FGLS procedure for the regression parameters. Finally, a Monte Carlo simulation is conducted to show their good finite sample performances.

关 键 词:层级数据空间误差自回归模型 GMM估计 FGLS估计 蒙特卡洛模拟 

分 类 号:F224.9[经济管理—国民经济] O212[理学—概率论与数理统计]

 

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