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Estimation and testing of higher-order spatial autoregressive panel data error component models

机译:高阶空间自回归面板数据误差分量模型的估计和测试

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摘要

This paper develops an estimator for higher-order spatial autoregressive panel data error component models with spatial autoregressive disturbances, SARAR(R,S). We derive the moment conditions and optimal weighting matrix without distributional assumptions for a generalized moments (GM) estimation procedure of the spatial autoregressive parameters of the disturbance process and define a generalized two-stage least squares estimator for the regression parameters of the model. We prove consistency of the proposed estimators, derive their joint asymptotic distribution, and provide Monte Carlo evidence on their small sample performance.
机译:本文针对具有空间自回归干扰的高阶空间自回归面板数据误差分量模型SARAR(R,S)开发了一种估计器。我们导出了扰动过程的空间自回归参数的广义矩(GM)估计过程的矩条件和最优加权矩阵,而没有分布假设,并为模型的回归参数定义了广义两阶段最小二乘估计器。我们证明了拟议估计量的一致性,得出了它们的联合渐近分布,并提供了关于其小样本性能的蒙特卡洛证据。

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