SPATIAL SEMIPARAMETRIC MODEL WITH ENDOGENOUS REGRESSORS
含内生解释变量的空间半参数模型AI 解读 ↓
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含内生解释变量的空间半参数模型
- 研究问题
- 在部分参数化空间模型中，如何处理解释变量的内生性与空间依赖，并对有限维参数开展有效估计和推断？
- 方法与思路
- 作者提出半参数 GMM 及空间异方差与自相关稳健协方差估计，并利用近历依赖随机场的极限定理建立理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称有限维估计量在一定条件下一致且 √n 渐近正态，同时给出随机等度连续性准则和函数型中心极限定理。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量与矩条件、空间依赖及抽样区域条件，并确认非线性空间自回归如何表达战略互动及其识别。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；所谓合理条件、工具变量构造及有限样本表现未具体说明，不能推断其他版本变化。
原文摘要
This paper proposes a semiparametric generalized method of moments estimator (GMM) estimator for a partially parametric spatial model with endogenous spatially dependent regressors. The finite-dimensional estimator is shown to be consistent and root-n asymptotically normal under some reasonable conditions. A spatial heteroscedasticity and autocorrelation consistent covariance estimator is constructed for the GMM estimator. The leading application is nonlinear spatial autoregressions, which arise in a wide range of strategic interaction models. To derive the asymptotic properties of the estimator, the paper also establishes a stochastic equicontinuity criterion and functional central limit theorem for near-epoch dependent random fields.