Spatial dynamic panel data models with interactive fixed effects
具有交互固定效应的空间动态面板模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有交互固定效应的空间动态面板模型
- 研究问题
- 动态空间面板存在同期互动、空间异质性与共同时间冲击的异质影响时，如何允许交互效应与解释变量相关并估计模型？
- 方法与思路
- 作者将交互个体和时间效应视为参数，采用准极大似然，在大 n、大 T 下推导一致性与渐近分布，并提出偏差修正。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型同时容纳个体时间滞后与空间扩散；模拟显示估计与偏差修正表现较好，并应用于美国逆向抵押贷款发放。
- 阅读关注点
- 应核对空间权重、交互效应的维度与归一化、动态初始条件，以及偏差修正如何处理空间和时间反馈带来的误差。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未报告住房价格影响的方向、数值或识别条件；交互效应允许相关并不自动保证应用结论具有因果含义。
原文摘要
This paper studies the estimation of a dynamic spatial panel data model with interactive individual and time effects with large n and T. The model has a rich spatial structure including contemporaneous spatial interaction and spatial heterogeneity. Dynamic features include individual time lag and spatial diffusion. The interactive effects capture heterogeneous impacts of time effects on cross sectional units. The interactive effects are treated as parameters, so as to allow correlations between the interactive effects and the regressors. We consider a quasi-maximum likelihood estimation and show estimator consistency and characterize its asymptotic distribution. The Monte Carlo experiment shows that the estimator performs well and the proposed bias correction is effective. We illustrate the empirical relevance of the model by applying it to examine the effects of house price dynamics on reverse mortgage origination rates in the US.