Hedonic Housing Prices in Paris: An Unbalanced Spatial Lag Pseudo‐Panel Model with Nested Random Effects
巴黎住房特征价格：含嵌套随机效应的非平衡空间滞后伪面板模型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：摘要明确使用住房交易伪面板，并以空间滞后刻画邻里溢出，直接对应面板数据与空间关联、干扰研究。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
巴黎住房特征价格：含嵌套随机效应的非平衡空间滞后伪面板模型
- 研究问题
- 巴黎住房价格的特征价格估计及边际效应，如何受到行政区、街区和地块嵌套结构以及邻里空间关联的影响？
- 方法与思路
- 作者对巴黎公寓交易建立非平衡伪面板模型，以最大似然估计结合嵌套随机效应与空间滞后，并进行似然比检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告显著的空间滞后及嵌套随机误差效应，并称纳入数据层级与空间邻里效应会改变特征价格估计和边际效应。
- 阅读关注点
- 应核对伪面板构造、空间权重矩阵、随机效应假设和空间滞后的处理，以及边际效应如何包含邻里传导。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要版本；空间关联不自动等于因果溢出，摘要未说明遗漏邻里特征能否被充分处理。
原文摘要
Summary This paper estimates a hedonic housing model based on flats sold in the city of Paris over the period 1990–2003. This is done using maximum likelihood estimation, taking into account the nested structure of the data. Paris is historically divided into 20 arrondissements , each divided into four quartiers (quarters), which in turn contain between 15 and 169 blocks ( îlot , in French) per quartier . This is an unbalanced pseudo‒panel data containing 156,896 transactions. Despite the richness of the data, many neighborhood characteristics are not observed, and we attempt to capture these neighborhood spillover effects using a spatial lag model. Using likelihood ratio tests, we find significant spatial lag effects as well as significant nested random error effects. The empirical results show that the hedonic housing estimates and the corresponding marginal effects are affected by taking into account the nested aspects of the Paris housing data as well as the spatial neighborhood effects.Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.