Specification and Estimation of Spatial Autoregressive Models with Autoregressive and Heteroskedastic Disturbances.
Specification and Estimation of Spatial Autoregressive Models with Autoregressive and Heteroskedastic Disturbances.
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DOI：
10.1016/j.jeconom.2009.10.025
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发表时间：
2010-07-01
影响因子：
6.3
通讯作者：
Prucha IR
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kelejian HH;Prucha IR
本研究为广泛使用的 Cliff-Ord 型空间模型开发了一种推理方法，该模型包含因变量、外生变量和扰动项的空间滞后，同时允许创新中未知的异方差性。我们首先将 中建议的 GMM 估计器推广到扰动过程中的空间自回归参数。我们还为模型的回归参数定义了 IV 估计量，并给出了这些估计量和 GMM 估计量的联合渐近分布的结果。许多理论都是通用的，以涵盖广泛的环境。
This study develops a methodology of inference for a widely used Cliff-Ord type spatial model containing spatial lags in the dependent variable, exogenous variables, and the disturbance terms, while allowing for unknown heteroskedasticity in the innovations. We first generalize the GMM estimator suggested in) for the spatial autoregressive parameter in the disturbance process. We also define IV estimators for the regression parameters of the model and give results concerning the joint asymptotic distribution of those estimators and the GMM estimator. Much of the theory is kept general to cover a wide range of settings.
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影响因子：
6.3
作者：
Baltagi, BH;Song, SH;Koh, W
通讯作者：
Koh, W
影响因子：
6.3
作者：
Kapoor, Mudit;Kelejian, Harry H.;Prucha, Ingmar R.
通讯作者：
Prucha, Ingmar R.
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作者：
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作者：
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Pfaffermayr, Michael