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Empirical likelihood estimation of the spatial quantile regression

机译:空间分位数回归的经验似然估计

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摘要

The spatial quantile regression model is a useful and flexible model for analysis of empirical problems with spatial dimension. This paper introduces an alternative estimator for this model. The properties of the proposed estimator are discussed in a comparative perspective with regard to the other available estimators. Simulation evidence on the small sample properties of the proposed estimator is provided. The proposed estimator is feasible and preferable when the model contains multiple spatial weighting matrices. Furthermore, a version of the proposed estimator based on the exponentially tilted empirical likelihood could be beneficial if model misspecification is suspect.
机译:空间分位数回归模型是用于分析具有空间维度的经验问题的有用且灵活的模型。本文介绍了该模型的替代估计量。相对于其他可用估计量,以比较的角度讨论了所提出的估计量的性质。提供了关于拟议估计量的小样本属性的仿真证据。当模型包含多个空间权重矩阵时,提出的估计器是可行且可取的。此外,如果怀疑模型错误指定,则基于指数倾斜的经验可能性的建议估计量的版本可能会有所帮助。

著录项

  • 作者

    Kostov Phillip;

  • 作者单位
  • 年度 2012
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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