QML estimation of dynamic panel data models with spatial errors
空间误差动态面板模型的准极大似然估计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：摘要直接研究大横截面、固定时间长度的动态面板及固定和随机效应，空间误差本身不足以确认网络干扰研究。
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空间误差动态面板模型的准极大似然估计
- 研究问题
- 在横截面规模较大而时间维度固定的动态面板中，如何估计空间相关误差模型，并处理初始观测假设对推断的影响？
- 方法与思路
- 作者分别研究随机效应与固定效应模型，在不同初始观测假设下推导 QML 一致性和极限分布，并提出残差自助法估计标准误。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，初始观测假设正确时，QML 估计和自助标准误在模拟中表现良好；该假设不成立时，两者可能表现不佳。
- 阅读关注点
- 应核对初始观测的具体处理、空间误差和效应结构的条件，以及残差自助法如何维持相关结构并估计标准误。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要；初始条件的具体形式及误设影响幅度未说明，不能认定自助法可修复初始条件误设，也不推断版本变化。
原文摘要
We propose quasi maximum likelihood (QML) estimation of dynamic panel models with spatial errors when the cross-sectional dimension n is large and the time dimension T is fixed. We consider both the random effects and fixed effects models, and prove consistency and derive the limiting distributions of the QML estimators under different assumptions on the initial observations. We propose a residual-based bootstrap method for estimating the standard errors of the QML estimators. Monte Carlo simulation shows that both the QML estimators and the bootstrap standard errors perform well in finite samples under a correct assumption on initial observations, but may perform poorly when this assumption is not met.