Testing Endogeneity of Spatial Weights Matrices in Spatial Dynamic Panel Data Models
检验空间动态面板模型中空间权重矩阵的内生性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：摘要明确研究空间动态面板模型及双向固定效应，并以 Penn World Table 作应用，直接对应宏观面板方向。
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检验空间动态面板模型中空间权重矩阵的内生性
- 研究问题
- 在含双向固定效应的空间动态面板模型中，如何检验空间权重矩阵的内生性，并减轻其他依赖结构局部误设造成的过度拒绝？
- 方法与思路
- 作者先修正双向固定效应引起的得分偏差，再针对空间、时间及空间时间依赖的局部误设调整得分，构造稳健 Rao 得分统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出检验统计量的显式形式，模拟支持理论分析并展示良好有限样本表现，同时使用 Penn World Table 数据作实证示例。
- 阅读关注点
- 应核对内生性原假设、偏差修正和局部稳健调整的推导、统计量的参照分布，以及模拟中的尺寸、功效和依赖设定。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列渐近条件或有限样本数值，局部误设稳健性不能外推至任意误设。
原文摘要
I propose Robust Rao's Score (RS) test statistic to determine endogeneity of spatial weights matrices in a spatial dynamic panel data (SDPD) model (Qu, Lee, and Yu, 2017). I firstly introduce the bias-corrected score function since the score function is not centered around zero due to the two-way fixed effects. I further adjust score functions to rectify the over-rejection of the null hypothesis under a presence of local misspecification in contemporaneous dependence over space, dependence over time, or spatial time dependence. I then derive the explicit forms of our test statistic. A Monte Carlo simulation supports the analytics and shows nice finite sample properties. Finally, an empirical illustration is provided using data from Penn World Table version 6.1.