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Asymptotic properties of the estimators of the semi-parametric spatial regression model

机译:半参数空间回归模型的估计量的渐近性质

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摘要

Spatial data and non parametric methods arise frequently in studies of different areas and it is a common practice to analyze such data with semi-parametric spatial autoregressive (SPSAR) models. We propose the estimations of SPSAR models based on maximum likelihood estimation (MLE) and kernel estimation. The estimation of spatial regression coefficient was done by optimizing the concentrated log-likelihood function with respect to . Furthermore, under appropriate conditions, we derive the limiting distributions of our estimators for both the parametric and non parametric components in the model.
机译:空间数据和非参数方法经常出现在不同地区的研究中,采用半参数空间自回归(SPSAR)模型分析此类数据是一种常见的做法。我们提出了基于最大似然估计(MLE)和核估计的SPSAR模型估计。空间回归系数的估计是通过针对来优化集中对数似然函数来完成的。此外,在适当的条件下,我们导出模型中参数和非参数分量的估计量的极限分布。

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