Semi-nonparametric estimation of spatial dynamic panel data models with nonparametric spatial weights
采用非参数空间权重的空间动态面板模型半非参数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究双向固定效应空间动态面板，以及由经济距离决定的互动权重，对应面板与网络关联建模。
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采用非参数空间权重的空间动态面板模型半非参数估计
- 研究问题
- 空间动态面板中，若仅知道经济距离而不知道空间互动权重，如何联合估计距离函数、动态参数与双向固定效应并容许异方差？
- 方法与思路
- 作者将结果、滞后结果和扰动通道的空间权重建模为距离的未知函数，以矩阵函数算子统一模型，并使用线性及二次矩的筛 GMM。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法包含可行最优及更高效的可行最佳 GMM，参数部分具有所述渐近性质，并在经济杀人应用中比较不同地理联系。
- 阅读关注点
- 应核对空间权重函数的识别与规范化、矩条件有效性、筛维度选择，以及样本双维度增长下渐近理论和效率比较的条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给出完整矩条件、渐近限制或应用数值，空间依赖不等同于因果溢出。
原文摘要
We develop a semi-nonparametric framework for spatial dynamic panel data (SDPD) models with two-way fixed effects when the spatial interaction structure is unknown beyond a distance measure. This is accomplished by modelling spatial weights in the outcome, lagged-outcome, and disturbance channels as unknown functions of underlying economic distances. These enter the SDPD system through matrix-function operators, providing a unified approach that accommodates both spatial autoregressive and matrix exponential spatial specifications. Allowing for unknown heteroskedasticity, we propose sieve GMM estimators based on a stacked set of linear and quadratic moment conditions, and derive a feasible optimal GMM estimator and a more efficient feasible best GMM estimator. As $(n, T) \rightarrow \infty$, the parametric component is $\sqrt{n(T - 1)}$-consistent and asymptotically normal, echoing classical semi-nonparametric results. Monte Carlo experiments indicate excellent finite-sample performance. We apply the method to 'witch' killings as studied by Miguel (2005), and find that economic-geography proximity rather than cultural-geography proximity between communities significantly amplifies spatial dependence in these economic murders.