Statistical inference on regression with spatial dependence
Statistical inference on regression with spatial dependence
复制标题
空间依赖性回归的统计推断
DOI：
10.1016/j.jeconom.2011.09.033
复制
发表时间：
2012
影响因子：
6.3
通讯作者：
Robinson P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Robinson P
研究了空间数据线性和半参数部分线性回归模型工具变量估计的中心极限定理。一般形式的空间依赖性和异质性的解释变量和不可观察的干扰是允许的。我们讨论的方差矩阵的估计，包括估计是强大的干扰异方差和/或依赖。有限样本性能的Monte Carlo研究。在一个实证的例子中，估计和强大的和非强大的标准误差计算从印度的区域数据，空间相关性的干扰测试，和非参数回归拟合。最后的一些评论讨论了修改和扩展。
Central limit theorems are developed for instrumental variables estimates of linear and semiparametric partly linear regression models for spatial data. General forms of spatial dependence and heterogeneity in explanatory variables and unobservable disturbances are permitted. We discuss estimation of the variance matrix, including estimates that are robust to disturbance heteroscedasticity and/or dependence. A Monte Carlo study of finite-sample performance is included. In an empirical example, the estimates and robust and non-robust standard errors are computed from Indian regional data, following tests for spatial correlation in disturbances, and nonparametric regression fitting. Some final comments discuss modifications and extensions.
登录
查看更多内容
未知形式异方差时间序列回归模型的自适应估计
影响因子：
0.8
作者：
J. Hidalgo
通讯作者：
J. Hidalgo
影响因子：
6.3
作者：
Jenish N;Prucha IR
通讯作者：
Prucha IR
影响因子：
6.1
作者：
ROBINSON, PM
通讯作者：
ROBINSON, PM
影响因子：
1.4
作者：
J. Castellana;M. R. Leadbetter
通讯作者：
M. R. Leadbetter
Nishiyama Y. 和 P.M.
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--