Estimation and inference in heterogeneous spatial panels with a multifactor error structure
多因子误差结构下异质空间面板的估计与推断AI 解读 ↓
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多因子误差结构下异质空间面板的估计与推断
- 研究问题
- 当面板同时存在参数异质性、空间依赖和共同因子时，如何处理空间滞后及解释变量与因子相关造成的内生性？
- 方法与思路
- 作者提出 CCEX-IV，以解释变量的截面均值近似因子，用内部工具变量处理空间内生性，并构造个体和均值组估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，个体和均值组估计量具有一致性与渐近正态性，而合并估计在参数异质性下不一致，并以英国地方房价增长展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对空间结构、内部工具变量有效性、截面均值近似因子的条件，以及个体与均值组推断所需的样本维度限制。
- 阅读边界
- 出版社摘要未列出工具有效性和渐近条件，也未报告模拟误差或应用效应数值；所述合并估计结论需结合全文模型限定理解。
原文摘要
We develop a unifying econometric framework for the analysis of heterogeneous panel data models that can account for both spatial dependence and common factors. To tackle the challenging issues of endogeneity due to the spatial lagged term and the correlation between the regressors and factors, we propose the CCEX-IV estimation procedure that approximates factors by the cross-section averages of regressors and deals with the spatial endogeneity using the internal instrumental variables. We develop the individual and Mean Group estimators, and establish their consistency and asymptotic normality. By contrast, the Pooled estimator is shown to be inconsistent in the presence of parameter heterogeneity. Monte Carlo simulations confirm that the finite sample performance of the proposed estimators is quite satisfactory. We demonstrate the usefulness of our approach with an application to the house price growth for Local Authority Districts in the UK over 1997Q1–2016Q4.