Estimation and inference in functional-coefficient spatial autoregressive panel data models with fixed effects
含固定效应的函数系数空间自回归面板模型：估计与推断AI 解读 ↓
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含固定效应的函数系数空间自回归面板模型：估计与推断
- 研究问题
- 在个体数较多、时期数有限的面板中，如何估计含个体固定效应、函数系数及时间不变解释变量的空间自回归模型？
- 方法与思路
- 作者将模型转换为半参数加性模型以消除不可观测固定效应，避免使用回拟合，并构造空间内生性的非参数检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法可容纳多个时间不变解释变量，给出估计量极限结果及一致检验；小规模模拟显示良好有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对转换后时间不变变量如何保留、空间内生性的检验对象，以及大个体数、有限时期渐近下的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能确定空间权重、平滑参数及具体识别限制；小规模模拟不足以判断广泛适用性。
原文摘要
This paper develops an innovative way of estimating a functional-coefficient spatial autoregressive panel data model with unobserved individual effects which can accommodate (multiple) time-invariant regressors with a large number of cross-sectional units and a finite time periods. Our proposed methodology removes unobserved fixed effects from the model by transforming the latter into a semiparametric additive model, however avoids using backfitting technique. We derive the limiting results for the proposed estimators and construct a consistent nonparametric test to test for spatial endogeneity. A small Monte Carlo study shows that our proposed estimators and test statistic exhibit good finite-sample performance.